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1.端口问题
2.依赖问题
3.资源问题 1.端口问题
现象#xff1a;Dify 和 RAGFlow 默认使用相同的端口#xff08;80 和 443#xff09;#xff0c;还有minio的#xff08;9000#xff09;#xff0c;导致某一服务无法启动。
解决#xff1a;本地主机的端口不能…目录
1.端口问题
2.依赖问题
3.资源问题 1.端口问题
现象Dify 和 RAGFlow 默认使用相同的端口80 和 443还有minio的9000导致某一服务无法启动。
解决本地主机的端口不能重复使用而容器内的可以容器网络无关联性修改默认端口为可以使用的docker-compose.yml 查看镜像端口使用 2.依赖问题
现象两者均依赖 Redis 若默认配置相同会导致冲突。 1.修改 RAGFlow 的 Redis 配置在 .env 文件中
redis_port7379 # 修改默认端口
redis_password自定义密码确保 Dify 的 Redis 配置独立如使用不同端口或密码。
修改容器名称
# 进入应用所在路径
cd /data/apps/dify1.2.0/docker
# 根据安装的docker版本不同命令可能不同
docker-compose down 或docker compose down
docker-compose -p dify up -d# 进入应用所在路径
cd /data/apps/ragflow/docker
# 根据安装的docker版本不同命令可能不同
docker-compose down 或docker compose down
docker-compose -d ragflow -f ./docker-compose-gpu.yml up -d
就是让两个在不同容器下运行 3.资源问题
现象RAGFlow 对资源要求较高CPU ≥4核、内存 ≥16GB、磁盘 ≥50GB资源不足时启动失败或运行卡顿。
注意在运行ragflow文档解析的时候最好是不要运行dify且保证cpu大小健康关闭不需要进程
解决检查服务器配置升级硬件或调整 Docker 资源分配通过 Docker Desktop 设置 CPU/内存限制。
