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 -d2.2 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.tar5、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
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《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
【AI大模型】Transformers大模型库（三）：特殊标记（special tokens）
【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer
【AI大模型】Transformers大模型库（五）：AutoModel、Model Head及查看模型结构
【AI大模型】Transformers大模型库（六）：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory解决
【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map
【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig
 - 可解释性)
