Difyローカル環境構築ガイド｜Docker・Ollama連携・自社サーバー運用

Difyをローカル環境・自社サーバーで動かす方法を解説。Docker Composeでの構築手順から、Ollamaとの連携によるローカルLLM活用まで詳しく説明します。Difyとは？や料金比較もあわせてご確認ください。

ローカル環境でDifyを使うメリット

Difyをローカル環境で運用することで、以下のメリットが得られます。

• データプライバシー: 機密データが外部に出ない
• コスト削減: クラウドAPI利用料を抑制
• カスタマイズ性: 環境を自由に構成可能
• オフライン利用: インターネット接続なしで利用可能
• コンプライアンス: データの所在地を管理

システム要件

最小要件

CPU	2コア以上
メモリ	4GB以上
ストレージ	20GB以上
OS	Linux / macOS / Windows (WSL2)
Docker	Docker 24.0+ / Docker Compose 2.0+

推奨スペック（本番運用）

CPU	4コア以上
メモリ	8GB以上（ローカルLLM使用時は16GB以上）
ストレージ	50GB以上（SSD推奨）
GPU	ローカルLLM使用時はNVIDIA GPU推奨

Docker Composeでのセットアップ

Step 1: リポジトリをクローン

GitHubリポジトリからソースコードを取得します：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

Step 2: 環境変数を設定

# テンプレートをコピー
cp .env.example .env

# 必要に応じて.envを編集
nano .env

主要な環境変数：

変数名	説明
SECRET_KEY	セッション暗号化キー（自動生成可）
CONSOLE_WEB_URL	管理画面のURL
APP_WEB_URL	アプリ公開URL
DB_USERNAME	PostgreSQLユーザー名
DB_PASSWORD	PostgreSQLパスワード

Step 3: サービスを起動

# 起動
docker compose up -d

# ログを確認
docker compose logs -f

Step 4: アクセス確認

起動後、以下のURLにアクセスできます：

• 管理画面: http://localhost/install
• API: http://localhost/v1

初回アクセス時にセットアップウィザードが表示されます。

Ollamaとの連携（ローカルLLM）

Ollamaを使用すると、完全にローカル環境でLLMを動かすことができます。

Ollamaのインストール

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows
# https://ollama.ai/download からインストーラーをダウンロード

モデルのダウンロード

# Llama 3.2（軽量・高性能）
ollama pull llama3.2

# Code Llama（コード生成向け）
ollama pull codellama

# 日本語対応モデル
ollama pull gemma2

Difyへの接続設定

1. Dify管理画面にログイン
2. 「設定」→「モデルプロバイダー」を開く
3. 「Ollama」を選択
4. Base URLに「http://host.docker.internal:11434」を入力
5. モデル名（llama3.2など）を指定して保存

ローカルEmbeddingモデル

RAG機能を完全ローカルで動かすには、Embeddingモデルもローカルで動かす必要があります。

Xinferenceを使用する方法

# Xinferenceをインストール
pip install xinference

# サーバーを起動
xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997

# Embeddingモデルをデプロイ
curl -X POST 'http://localhost:9997/v1/models' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model_name": "bge-base-en-v1.5", "model_type": "embedding"}'

Difyでの設定

1. 「設定」→「モデルプロバイダー」→「Xinference」を選択
2. Server URLに「http://host.docker.internal:9997」を入力
3. デプロイしたモデルを選択して保存

本番環境の構成

SSL/HTTPS対応

本番環境ではSSL証明書を設定します。

# Nginx設定例（docker/nginx/conf.d/default.conf）
server {
    listen 443 ssl;
    server_name your-domain.com;

    ssl_certificate /etc/nginx/ssl/cert.pem;
    ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/key.pem;

    location / {
        proxy_pass http://web:3000;
        proxy_set_header Host $host;
    }
}

バックアップ戦略

# PostgreSQLのバックアップ
docker compose exec db pg_dump -U postgres dify > backup.sql

# ボリューム全体のバックアップ
docker run --rm -v dify_db_data:/data -v $(pwd):/backup \
  alpine tar cvf /backup/db_backup.tar /data

モニタリング

本番環境では以下の監視を推奨します：

• Docker containers: Portainer / Watchtower
• システムリソース: Prometheus + Grafana
• ログ管理: ELK Stack / Loki

よくあるトラブルと解決策

メモリ不足エラー

# Docker Desktopのメモリ割り当てを増やす
# Settings → Resources → Memory を 8GB以上に設定

ポート競合

# 使用中のポートを確認
lsof -i :80
lsof -i :5432

# .envでポートを変更
EXPOSE_NGINX_PORT=8080

Ollama接続エラー

# Ollamaが起動しているか確認
ollama list

# 外部からの接続を許可
OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve

よくある質問

Q: ローカル環境でもクラウドLLM（GPT-4など）は使えますか？

はい、環境変数でAPIキーを設定すれば、ローカル環境からクラウドLLMを呼び出せます。API連携ガイドでAPIの設定方法を詳しく解説しています。ハイブリッド構成も可能です。

Q: Windows環境での注意点は？

WSL2を使用してください。Windows Subsystem for Linux 2上でDockerを動かすのが最も安定した方法です。

Q: アップデートの方法は？

git pullで最新版を取得し、docker compose up -d --buildで再構築します。データはボリュームに保持されます。

Q: GPUを使うにはどうすればよいですか？

NVIDIA GPUの場合、nvidia-dockerをインストールし、docker-compose.ymlにGPU設定を追加します。

まとめ

Difyをローカル環境で運用することで、データプライバシーの確保やコスト削減が可能になります。

• ✅ Docker Composeで簡単セットアップ
• ✅ Ollamaで完全ローカルLLM環境
• ✅ Xinferenceでローカルエンベディング
• ✅ SSL対応・バックアップで本番運用
• ✅ GPUサポートで高速推論

GitHubリポジトリガイドや料金プランもあわせてご確認ください。外部サービスとの連携はn8n連携ガイドやMCP連携ガイドで解説しています。最新情報はDify最新ニュースでチェックできます。