【机器学习】Dify：AI智能体开发平台版本升级_dify ai

 

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.tar
 
docker 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

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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

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【AI大模型】Transformers大模型库（六）：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory解决

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