プログラマーではない私が、なんとかDifyを使って遊びたい、と思ったために試行錯誤。。
Mac PCですが、ターミナルを使い慣れていないため、最初は恐る恐るでしたが、ChoimiraiのSangminさんに教えてもらいながら、最近は慣れてきました。
それではそんな私が現在、Difyを運用するにあたり、最適な状況と思われる設定をご紹介します。（Macを使用しています）
1, Dropbox(複数のPCでDifyを使いたい場合のファイル共有として使用、必須ではない)
2, Cursor
3, docker
Dropboxがあると、PC間での設定の共有ができるので、とても楽です。
実際、ラボと家（と当直用）にPCを持っている私には、常にPCを持ち運ぶわけにも行かず、どうしようかと思っていたのですが、Dropbox経由でファイルを共有すると異なるPC間でも同じデータを扱うことができます。
更に詳細はこちら
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Dropboxはある一定容量以上を使用しようとすると課金が必要ですが、そこそこなお値段がします。
ちなみにこちらからdropboxを契約した方が多少やすくなるそうですね。
Google driveで試したこともありましたが、同期速度が遅いのか、あまりうまくいかず。Dropboxの方をオススメします。
cursorはVS codeのAI搭載上位互換として最近注目されているコードエディタです。
確かにいちいちバグがあったときにコピペしなくていいですし、すぐChatGPTなり、Geminiに聞くことができるのでとても重宝しています。
こちらでAIのAPIを設定したら、Curtsorの方で課金はしなくてよいところもいいです。
Dockerは、アプリケーションとその依存関係を「コンテナ※」と呼ばれる単位にまとめて実行するためのプラットフォームです。これにより、アプリケーションがどの環境でも一貫して動作することが保証されます。
※コンテナとは
コンテナは、アプリケーションとその実行に必要なすべてのもの（コード、ライブラリ、設定ファイルなど）を含む軽量で独立した実行環境です。これにより、異なる環境間でのアプリケーションの移動が容易になります
つまり、Difyを実行しようと思ったときに様々なコードを実行しないといけないが、その全てが関連し合っていて大事。作成者ではない我々にどのような構造なのかが分かりにくい。
その場合に、Dockerを用いると簡単に実行ができるようになる、というもの。
下記がlocal環境で導入するためのリンク先（日本語版）
この解説書通りにやっていきましょう
ターミナル.appを開いて
git clone https://github.com/langgenius/dify.gitを実行。
すると、Githubのhttps://github.com/langgenius/dify.gitから自分のPC上にコードがコピーされてきます。（要するにダウンロードしたということ）
おそらく、userのfolderに入っていると思います。
上記でダウンロードしてきたフォルダをworkspaceにしたいDropbox内のフォルダに移動させます。
そして、そのフォルダを指定してCursor上で開きます。
するとそこに入っているファイル, フォルダが左列に一覧として見れます。
右上の赤いボタンを押すと、真ん中の下にターミナル画面が出現します。
そこで、
cd dify
cd docker
docker compose up -d（cd; change directoryという意味。要するにそこのディレクトリ（ファイル）の中に移動した、という意味）
とすれば、difyがdockerを使って構築されます。
このときに
このようにすべてが表示されていることを確認してください。
また
Docker.app上でこのように全て緑色になっていることを確認してください。エラーの時はオレンジ色になっています。
経験上、理由は3つです。
1, Dockerアプリが立ち上がっていない→アプリを立ち上げてください。
2, なぜかコードが全てクローンされていない。
その場合は
(cd dify/docker) ## dockerのdirectoryにいることを確認して
docker compose pullを実行してください。これでdockerで動かすのに必要な全てのコードが再度ダウンロードされます。
そしてまた
docker compose up -dを実行してください。
3, Dropboxの共有が止まっている
フォルダでみた場合に雲マークが残っていたらうまくいきません。自動同期に任せずに、雲マークを押して、ダウンロードを完了させてください。
ブラウザ(私はChromeを使用）でhttp://localhost/installをURLバーに入力して実行するとブラウザ内でDifyが立ち上がります。
上記のDockerのアイコンが全て緑になっていれば、大丈夫です。
一回目だと
このような画面で止まってしまうかもしれませんが、少し時間を置いて再度同じ様にアクセスしたらDifyが使えます。
最初は、email登録やpassword登録画面がでますが、適当に入力していただいて大丈夫です。（Dify.aiのクラウドサービスを使うためようのものだと思われます。ローカル環境では全く関係ないです。）
CursorはAI搭載なので、もしエラーが起きてもgpt-4, geminiが教えてくれます
ですので、初心者はこういうツールの補助があるといいと思います。
例えば、Difyにuploadするfileの容量を変更するのも、ターミナル上で操作するのは慣れが必要ですが、
テキストエディタ上であれば
このようにして普通のテキストとして変更することができます。
Difyはupdateがかなり頻回に生じます。そのさいに、このようなテキストエディタであれば、変更前後がわかりやすく示されるので、自分の設定が不用意に変更されなくて済みます。
また、どういう変化が起きたのか、も勉強になります。
データが保存されていないからなのか、なんなのか、同時に２つのPCでdeployできないので、使わなくなったら
docker compose downでシャットダウンしておきましょう
非プログラマーの超初心者がDifyの設定、初心者向けのおすすめの状況を説明しました。
これからもDifyの私なりの使い方を紹介していきます。
いずれにしてもdropboxとネット環境は必要です。
外出先であれば楽天モバイルのテザリングを使うしかないですね。。
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