综述由AI生成介绍如何在本地通过源代码部署 Dify 开源版。步骤包括准备硬件环境、安装 Docker 和 Git、克隆仓库、配置 Python 虚拟环境及依赖、初始化数据库、分别启动 API 服务、Worker 服务和 Web 前端服务。最后演示了管理员账户注册及常见后台报错的排查方法，帮助开发者快速搭建本地 Dify 开发或测试环境。
在安装 Dify 之前，请确保您的设备符合以下最低系统要求：
git remote add dify https://gitee.com/dify_ai/dify.git
git remote -v
获取 Dify 远程仓库的所有信息（包括 tags），这会从远程仓库下载所有 tag 和对应的提交历史。
git fetch --tags
查看可用的 tag 列表，退出输入 q
git tag -l
完整克隆 Dify 代码
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
切换到 Dify 代码目录
cd dify
然后创建基于 tag 的分支
# git checkout tags/<tag_name> -b <new_branch_name>
git checkout tags/1.4.3 -b dify-1.4.3
需要 Python 3.12
conda create --name dify python=3.12
conda env list
导航到 api 目录
cd api
准备环境变量配置文件
cp .env.example .env
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
使用 VSCode 打开 Dify 项目，选择 dify 虚拟环境
使用 uv 管理依赖，安装 uv
pip install uv
通过运行以下命令使用 uv 安装所需依赖
uv sync
在 PostgreSQL 数据库创建 dify 库
执行数据库迁移到最新版本
uv run flask db upgrade
uv run flask run --host 0.0.0.0 --port=5001 --debug
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
uv run celery -A app.celery worker -P gevent -c 1 --loglevel INFO -Q dataset,generation,mail,ops_trace
新建终端，安装 python-magic 的 Windows 兼容版本
# 进入 api 目录
cd api
# 安装依赖
pip install python-magic-bin
启动 Worker 服务请使用以下命令：
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：
启动用于前端页面的 web 服务。
要启动 web 前端服务，需要 Node.js v22 (LTS) 和 PNPM v10。
新建终端，进入 web 目录
cd web
安装依赖
pnpm install
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：
启动 web 服务
pnpm run dev
通过浏览器访问 http://127.0.0.1:3000 即可享受 Dify 所有激动人心的功能
控制台日志输出：
注册管理员账户
注册成功后登录
登录成功
在本地部署 Dify 时，其核心模块尝试与插件守护进程（Plugin Daemon Service）通信失败
请参考官方文档或社区资源解决插件守护进程问题。
API 服务端控制台输出不再报获取插件的错误
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