基于此，本文对上一篇内容做个补充，主要介绍Dify如何接入本地模型。
对于先前已经搭建好的知识库，需要简单调整。
一、Dify接入本地大模型
如何用Dify接入本地大模型？
需要查看本地是否用Ollama成功部署大模型。
1、 如果你已经在本地部署了大模型。
可以直接在主页->设置->模型供应商中全局配置
配置成功后可看到Ollama
2、如果本地还没有安装模型，
核心步骤如下：
1、下载安装Ollama
官网地址：https://ollama.com/download/windows
点击下载windows 版本，其它版本网上自行检索
2、双击运行
点下一步，无脑安装。
3、检测是否安装成功
windows+R ，输入命令
C:\Users\admin>ollama -v出现相应的版本号即为安装成功
4、本地部署大模型
考虑到本地机器性能，以接入deepseek-r1为例，用Ollama部署
选取模型规格及参数
接入deepseek-r1:14b，看到发送消息这个对话提示就是安装成了
5、Dify接入本地大模型（重要！！！）
好了，现在用Ollama部署了本地大模型。
这里不在赘述。
到此，我们具备了以下条件：
- Ollama本地部署deepseek大模型成功.
- Docker 部署Dify成功
接下来正式操作如何接入本地模型？
关键点：这里需要填写以下内容
- 基础 URL (Base URL)：ollama部署的地址。
- 模型名称：(必须与本地部署的大模型名字完全一致，个人使用的是deepseek-r1:14b,就配置)
- 模型类型：对话 (Chat)上下文
- 长度：4096 (根据显存情况调整)
踩坑！！！：如果你的 Ollama 跑在宿主机上，Dify 跑在 Docker 里，Base URL 千万别填 localhost！
正确姿势：
Mac/Win：http://host.docker.internal:11434Linux： http://172.17.0.1:11434 (Docker 网关 IP)设置中可视化配置如下：
好了，到这里基本完成Dify本地接入大模型。
知识库配置本地模型
最后，回到知识库本地化模型配置。
详细配置修改如下：
1、点击进入已经建好的知识库
2、点击模型设置，选择本地模型
可以看到已显示本地部署的模型
3、测试验证
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
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