【机器学习】Dify:AI智能体开发平台版本升级

 

一、引言

关于dify,之前力推过,大家可以跳转 AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署了解,今天主要以dify为例,分享一下如何进行版本升级。

二、版本升级

2.1 原方案

#首次部署:
git clone https://github.com/langgenius/dify
cd docker
docker compose up -d#二次升级:
git checkout main
git pull origin main
cd docker
docker compose up -d

2.2 新方案

1、克隆项目、获取image名称和版本号

#首次部署
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd docker 
#查看docker-compose.yaml中的image名称和版本号
awk '/^ *image:/ {print $2}' docker-compose.yaml | uniq

2、针对每一个image,通过--platform指定linux/amd64/v4架构,pull拉取(务必指定与服务器匹配的架构!!!否则会将旧版本的image的tag附值为None,手动回退很麻烦!!!

 awk '/^ *image:/ {print $2}' docker-compose.yaml | uniq | xargs  -n 1 docker pull  --platform  linux/amd64/v4

3、查看是否拉取成功

#查看是否拉取成功
docker images

4、将所有镜像打包至amd64-dify-images-0.6.10.tar

awk '/^ *image:/ {print $2}' docker-compose.yaml | uniq | xargs  docker save -o amd64-dify-images-0.6.10.tar

5、上传至服务器,可以使用scp、rsync等

6、在服务器上将amd64-dify-images-0.6.10.tar内的所有镜像load到image库中,并查看运行情况

docker load -I amd64-dify-images-0.6.10.tardocker images

7、采用docker compose up -d启动

docker compose up -d

三、总结

本文以dify为例,介绍多image镜像升级方法,希望得到您的三连支持! 

如果您还有时间,可以看看我的其他文章:

《AI—工程篇》

AI智能体研发之路-工程篇(一):Docker助力AI智能体开发提效

AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署

AI智能体研发之路-工程篇(三):大模型推理服务框架Ollama一键部署

AI智能体研发之路-工程篇(四):大模型推理服务框架Xinference一键部署

AI智能体研发之路-工程篇(五):大模型推理服务框架LocalAI一键部署

《AI—模型篇》

AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用

AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战

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AI智能体研发之路-模型篇(七):【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型

AI智能体研发之路-模型篇(八):【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战

AI智能体研发之路-模型篇(九):【机器学习】GLM4-9B-Chat大模型/GLM-4V-9B多模态大模型概述、原理及推理实战

AI智能体研发之路-模型篇(十):【机器学习】Qwen2大模型原理、训练及推理部署实战

《AI—Transformers应用》

【AI大模型】Transformers大模型库(一):Tokenizer

【AI大模型】Transformers大模型库(二):AutoModelForCausalLM

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