### Windows 离线环境下 Dify 执行 Python 程序的详细方案 要在 Windows 的离线环境中通过 Dify 执行 Python 程序，需要解决以下几个核心问题： 1. **Dify 环境的构建**：由于是离线环境，无法直接拉取 Docker 容器镜像或其他在线资源，需提前准备好所需的容器镜像并导入到目标机器。 2. **Python 库的支持**：为了使 Dify 支持 pandas 和 numpy 等 Python 库，需要正确配置依赖项并将这些库集成到沙盒（sandbox）环境中。 3. **网络隔离下的文件传输**：确保能够将必要的文件（如镜像、依赖包等）安全地传入离线计算机。 以下是具体的实现方法： --- #### 一、准备工作 在联网的开发机上完成以下操作： 1. 下载所需的所有容器镜像以及额外的 Python 软件包。 - 使用 `docker pull` 命令下载官方推荐的基础镜像[^3]，例如： ```bash docker pull langgenius/dify-web:0.15.3 docker pull langgenius/dify-api:0.15.3 docker pull langgenius/dify-sandbox:0.2.10 ``` - 如果计划扩展功能，则还需要其他组件，比如 Redis 或 Weaviate 数据库服务。 2. 导出已下载的镜像为 tar 文件以便后续迁移至无网设备： ```bash docker save -o dify-web.tar langgenius/dify-web:0.15.3 docker save -o dify-api.tar langgenius/dify-api:0.15.3 docker save -o dify-sandbox.tar langgenius/dify-sandbox:0.2.10 ``` 3. 准备好 pandas 和 numpy 的 wheel 文件。可以通过 pip 工具获取适合的目标平台架构版本： ```bash pip download pandas==latest_version --dest ./packages/ pip download numpy==latest_version --dest ./packages/ ``` 4. 将以上生成的内容拷贝到 U 盘或者移动硬盘中用于传递给脱机主机。 --- #### 二、离线端部署流程 到达完全断开互联网连接的工作站之后按照如下顺序展开行动： ##### （1）加载预存好的 Docker 镜像 利用之前保存下来的 `.tar` 格式的压缩文档恢复对应的虚拟化映射关系： ```powershell docker load < .\path_to\dify-web.tar docker load < .\path_to\dify-api.tar docker load < .\path_to\dify-sandbox.tar ``` 确认所有必要层均已成功注册完毕后继续下一步骤。 ##### （2）修改默认配置以适应新场景需求 编辑位于项目根目录内的 compose.yaml 文件来调整启动参数设定值。重点在于指定自定义路径存放附加模块的位置，并开放适当接口供外部调用访问。 示例片段展示如何引入第三方扩展能力： ```yaml services: sandbox: image: "langgenius/dify-sandbox:0.2.10" volumes: - "./extra_libs:/usr/local/lib/python3.12/site-packages/" ... volumes: extra_libs: ``` 这里假设我们将先前收集来的科学计算框架放置于当前工作区子文件夹下名为 `./extra_libs/`. ##### （3）验证基础结构正常运作状态 依次激活各个独立单元测试其连通性和基本行为表现是否符合预期标准： ```powershell docker-compose up -d curl http://localhost:<port>/healthcheck ``` 如果一切顺利的话应该可以看到返回 JSON 结果表明系统处于健康模式之中。 ##### （4）增强型特性启用——添加 Pandas/Numpy 功能支持 最后一步就是让内部运行时具备解析处理复杂数据集的能力。这通常涉及到两方面改动： - 更新 requirements.txt 列表声明新增加的要求； - 实际安装过程中可能需要用到编译工具链辅助完成最终组装过程。 对于纯静态分发形式的产品而言可以直接复制预先制作完成的结果过去即可满足条件限制。 --- #### 总结说明 整个过程虽然稍显繁琐但仍遵循一定规律可循。关键是前期规划要充分考虑到后期维护便利程度从而减少不必要的麻烦发生几率。