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
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
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AI智能体研发之路-模型篇(四):一文入门pytorch开发
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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
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【AI大模型】Transformers大模型库(八):大模型微调之LoraConfig