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title: 使用源代码本地启动
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## 前提条件

### 设置 Docker 和 Docker Compose

> 在安装 Dify 之前，请确保您的设备符合以下最低系统要求：
> - CPU >= 2 核
> - RAM >= 4 GiB

| 操作系统                | 软件                                          | 说明                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
| ----------------------- | --------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| macOS 10.14 或更高版本  | Docker Desktop                                | 将 Docker 虚拟机(VM)设置为至少使用 2 个虚拟 CPU(vCPU)和 8 GB 的初始内存。否则，安装可能会失败。更多信息，请参考 [Docker Desktop for Mac 安装指南](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)。                                                                                          |
| Linux 平台              | Docker 19.03 或更高版本 Docker Compose 1.25.1 或更高版本 | 请参考 [Docker 安装指南](https://docs.docker.com/engine/install/) 和 [Docker Compose 安装指南](https://docs.docker.com/compose/install/) 了解如何分别安装 Docker 和 Docker Compose。                                                                                                 |
| 启用 WSL 2 的 Windows   | Docker Desktop                                | 我们建议将源代码和绑定到 Linux 容器的其他数据存储在 Linux 文件系统中，而不是 Windows 文件系统中。更多信息，请参考 [Windows 上使用 WSL 2 后端的 Docker Desktop 安装指南](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/#wsl-2-backend)。                                                 |

> 如果需要使用 OpenAI TTS，系统必须安装 `FFmpeg` 才能正常运行。更多详情，请参考：[链接](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/install-faq#id-14.-what-to-do-if-this-error-occurs-in-text-to-speech)。

### 克隆 Dify 仓库

运行 git 命令克隆 [Dify 仓库](https://github.com/langgenius/dify)。

```Bash
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
```

### 使用 Docker Compose 启动中间件

Dify 后端服务需要一系列用于存储（如 PostgreSQL / Redis / Weaviate（如果本地不可用））和扩展能力（如 Dify 的 [sandbox](https://github.com/langgenius/dify-sandbox) 和 [plugin-daemon](https://github.com/langgenius/dify-plugin-daemon) 服务）的中间件。通过运行以下命令使用 Docker Compose 启动中间件：

```Bash
cd docker
cp middleware.env.example middleware.env
docker compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d
```

---

## 设置后端服务

后端服务包括：

1. API 服务：为前端服务和 API 访问提供 API 请求服务
2. Worker 服务：为数据集处理、工作区、清理等异步任务提供服务

### 环境准备

需要 Python 3.12。推荐使用 [pyenv](https://github.com/pyenv/pyenv) 快速安装 Python 环境。

要安装额外的 Python 版本，请使用 pyenv install。

```Bash
pyenv install 3.12
```

要切换到 "3.12" Python 环境，请使用以下命令：

```Bash
pyenv global 3.12
```

### 启动 API 服务

1. 导航到 `api` 目录：

    ```
    cd api
    ```

2. 准备环境变量配置文件

    ```
    cp .env.example .env
    ```

3. 生成随机密钥并替换 .env 文件中的 SECRET_KEY 值

    ```
    awk -v key="$(openssl rand -base64 42)" '/^SECRET_KEY=/ {sub(/=.*/, "=" key)} 1' .env > temp_env && mv temp_env .env
    ```

4. 安装依赖

    使用 [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) 管理依赖。
    通过运行以下命令使用 `uv` 安装所需依赖：

    ```
    uv sync
    ```

    > 对于 macOS：使用 `brew install libmagic` 安装 libmagic。

5. 执行数据库迁移

    执行数据库迁移到最新版本：

    ```
    uv run flask db upgrade
    ```

6. 启动 API 服务

    ```
    uv run flask run --host 0.0.0.0 --port=5001 --debug
    ```

    预期输出：

    ```
    * Debug mode: on
    INFO:werkzeug:WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
     * Running on all addresses (0.0.0.0)
     * Running on http://127.0.0.1:5001
    INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit
    INFO:werkzeug: * Restarting with stat
    WARNING:werkzeug: * Debugger is active!
    INFO:werkzeug: * Debugger PIN: 695-801-919
    ```

### 启动 Worker 服务

要从队列中消费异步任务，例如数据集文件导入和数据集文档更新，请按照以下步骤启动 Worker 服务：

- 对于 macOS 或 Linux

    ```
    uv run celery -A app.celery worker -P gevent -c 1 --loglevel INFO -Q dataset,generation,mail,ops_trace
    ```

    如果您使用 Windows 系统启动 Worker 服务，请使用以下命令：

- 对于 Windows

    ```
    uv run celery -A app.celery worker -P solo --without-gossip --without-mingle -Q dataset,generation,mail,ops_trace --loglevel INFO
    ```

    预期输出：

    ```
    -------------- celery@bwdeMacBook-Pro-2.local v5.4.0 (opalescent)
    --- ***** -----
    -- ******* ---- macOS-15.4.1-arm64-arm-64bit 2025-04-28 17:07:14
    - *** --- * ---
    - ** ---------- [config]
    - ** ---------- .> app:         app_factory:0x1439e8590
    - ** ---------- .> transport:   redis://:**@localhost:6379/1
    - ** ---------- .> results:     postgresql://postgres:**@localhost:5432/dify
    - *** --- * --- .> concurrency: 1 (gevent)
      -- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
      --- ***** -----
      -------------- [queues]
      .> dataset          exchange=dataset(direct) key=dataset
      .> generation       exchange=generation(direct) key=generation
      .> mail             exchange=mail(direct) key=mail
      .> ops_trace        exchange=ops_trace(direct) key=ops_trace

    [tasks]
    . schedule.clean_embedding_cache_task.clean_embedding_cache_task
    . schedule.clean_messages.clean_messages
    . schedule.clean_unused_datasets_task.clean_unused_datasets_task
    . schedule.create_tidb_serverless_task.create_tidb_serverless_task
    . schedule.mail_clean_document_notify_task.mail_clean_document_notify_task
    . schedule.update_tidb_serverless_status_task.update_tidb_serverless_status_task
    . tasks.add_document_to_index_task.add_document_to_index_task
    . tasks.annotation.add_annotation_to_index_task.add_annotation_to_index_task
    . tasks.annotation.batch_import_annotations_task.batch_import_annotations_task
    . tasks.annotation.delete_annotation_index_task.delete_annotation_index_task
    . tasks.annotation.disable_annotation_reply_task.disable_annotation_reply_task
    . tasks.annotation.enable_annotation_reply_task.enable_annotation_reply_task
    . tasks.annotation.update_annotation_to_index_task.update_annotation_to_index_task
    . tasks.batch_clean_document_task.batch_clean_document_task
    . tasks.batch_create_segment_to_index_task.batch_create_segment_to_index_task
    . tasks.clean_dataset_task.clean_dataset_task
    . tasks.clean_document_task.clean_document_task
    . tasks.clean_notion_document_task.clean_notion_document_task
    . tasks.deal_dataset_vector_index_task.deal_dataset_vector_index_task
    . tasks.delete_account_task.delete_account_task
    . tasks.delete_segment_from_index_task.delete_segment_from_index_task
    . tasks.disable_segment_from_index_task.disable_segment_from_index_task
    . tasks.disable_segments_from_index_task.disable_segments_from_index_task
    . tasks.document_indexing_sync_task.document_indexing_sync_task
    . tasks.document_indexing_task.document_indexing_task
    . tasks.document_indexing_update_task.document_indexing_update_task
    . tasks.duplicate_document_indexing_task.duplicate_document_indexing_task
    . tasks.enable_segments_to_index_task.enable_segments_to_index_task
    . tasks.mail_account_deletion_task.send_account_deletion_verification_code
    . tasks.mail_account_deletion_task.send_deletion_success_task
    . tasks.mail_email_code_login.send_email_code_login_mail_task
    . tasks.mail_invite_member_task.send_invite_member_mail_task
    . tasks.mail_reset_password_task.send_reset_password_mail_task
    . tasks.ops_trace_task.process_trace_tasks
    . tasks.recover_document_indexing_task.recover_document_indexing_task
    . tasks.remove_app_and_related_data_task.remove_app_and_related_data_task
    . tasks.remove_document_from_index_task.remove_document_from_index_task
    . tasks.retry_document_indexing_task.retry_document_indexing_task
    . tasks.sync_website_document_indexing_task.sync_website_document_indexing_task

    2025-04-28 17:07:14,681 INFO [connection.py:22]  Connected to redis://:**@localhost:6379/1
    2025-04-28 17:07:14,684 INFO [mingle.py:40]  mingle: searching for neighbors
    2025-04-28 17:07:15,704 INFO [mingle.py:49]  mingle: all alone
    2025-04-28 17:07:15,733 INFO [worker.py:175]  celery@bwdeMacBook-Pro-2.local ready.
    2025-04-28 17:07:15,742 INFO [pidbox.py:111]  pidbox: Connected to redis://:**@localhost:6379/1.
    ```

---

## 设置 Web 服务

启动用于前端页面的 web 服务。

### 环境准备

要启动 web 前端服务，需要 [Node.js v22 (LTS)](http://nodejs.org/) 和 [PNPM v10](https://pnpm.io/)。

- 安装 NodeJS

  请访问 [https://nodejs.org/en/download](https://nodejs.org/en/download) 并选择适合您操作系统的 v18.x 或更高版本的安装包。推荐使用 LTS 版本进行常规使用。

- 安装 PNPM

  按照 [安装指南](https://pnpm.io/installation) 安装 PNPM。或者直接使用 `npm` 运行以下命令安装 `pnpm`。

    ```
    npm i -g pnpm
    ```

### 启动 Web 服务

1.  进入 web 目录

    ```
    cd web
    ```

2.  安装依赖

    ```
    pnpm install --frozen-lockfile
    ```

3.  准备环境变量配置文件

    在当前目录中创建一个名为 `.env.local` 的文件，并从 `.env.example` 复制内容。根据您的需求修改这些环境变量的值：

    ```
    # For production release, change this to PRODUCTION
    NEXT_PUBLIC_DEPLOY_ENV=DEVELOPMENT
    # The deployment edition, SELF_HOSTED or CLOUD
    NEXT_PUBLIC_EDITION=SELF_HOSTED
    # The base URL of console application, refers to the Console base URL of WEB service if console domain is
    # different from api or web app domain.
    # example: http://cloud.dify.ai/console/api
    NEXT_PUBLIC_API_PREFIX=http://localhost:5001/console/api
    # The URL for Web APP, refers to the Web App base URL of WEB service if web app domain is different from
    # console or api domain.
    # example: http://udify.app/api
    NEXT_PUBLIC_PUBLIC_API_PREFIX=http://localhost:5001/api

    # SENTRY
    NEXT_PUBLIC_SENTRY_DSN=
    NEXT_PUBLIC_SENTRY_ORG=
    NEXT_PUBLIC_SENTRY_PROJECT=
    ```

4.  构建 web 服务

    ```
    pnpm build
    ```

5.  启动 web 服务

    ```
    pnpm start
    ```

    预期输出：

    ```
       ▲ Next.js 15
       - Local:        http://localhost:3000
       - Network:      http://0.0.0.0:3000

     ✓ Starting...
     ✓ Ready in 73ms
    ```

### 访问 Dify

通过浏览器访问 [http://127.0.0.1:3000](http://127.0.0.1:3000/) 即可享受 Dify 所有激动人心的功能。

干杯！🍻

{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}

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