Soluções · Plataforma de apps de LLM
Uma VPS para Dify
O Dify é a plataforma open source para criar apps de LLM: assistentes de chat, agentes, workflows e RAG sobre seus documentos, com o provedor de modelos de sua escolha por trás de uma chave de API. A documentação pede 2 núcleos de CPU e 4 GiB de RAM, e o arquivo Docker Compose oficial inicia dezesseis contêineres, então trate esse piso como um piso. BD-8 por $12.90 ao mês é a máquina mais barata com folga real; C2-4-80 por $37.90 é a mais barata que corresponde exatamente ao mínimo oficial, em dezenas de cidades.
Do que ele precisa
Software segundo a documentação, tamanhos identificados pela fonte
O software e as práticas de segurança vêm da documentação do próprio projeto. Quando o projeto não publica requisitos de hardware, os tamanhos indicam de quem são.
Do README do Dify e de docs.dify.ai
- “CPU >= 2 Core, RAM >= 4 GiB.” Docker Engine 19.03 ou posterior com Docker Compose 2.24.0 ou posterior, em Linux.
- Instalação: clone a versão mais recente e execute
cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -d. O arquivo compose inicia sete serviços do Dify, além de Postgres, Redis, Weaviate, nginx, dois sandboxes e dois proxies de saída. - O nginx dentro da stack publica as portas 80 e 443. A conta de admin é criada uma única vez em
http://your-ip/install; depois disso, você faz login no endereço simples. - Os modelos vêm de um provedor que você configura em Settings: uma chave de API para um modelo hospedado, ou um endpoint auto-hospedado compatível com OpenAI, como o Ollama. O Dify em si não executa nenhum modelo, portanto não precisa de GPU.
Tamanhos (o mínimo do Dify, depois os nossos com base no que o arquivo compose inicia)
| Carga de trabalho | vCPU | RAM |
|---|---|---|
| Somente o Dify (mínimo oficial)Dezesseis contêineres ociosos aqui. Indexar um conjunto de documentos ou fazer um build na mesma máquina vai levá-la ao swap. | 2 | 4 GB |
| Dify + alguns apps e uma pequena base de conhecimentoNosso. Postgres, Redis, Weaviate e os workers ocupam memória própria; é aqui que deixa de ficar apertado. | 4 | 8 GB |
| Grandes bases de conhecimento, muitos usuários, workflows o dia todoNosso. O Weaviate cresce com os vetores; embedding e indexação rodam na CPU do worker. | 8 | 24 GB |
Os planos adequados
5 máquinas, com preços em tempo real
Máquina adequada mais barata primeiro. Preços de hoje, por mês, lidos do catálogo.
- BD-8$12.90/mês
4 vCPU · 8 GB · 100 GB de disco · 32 TB
O mais barato com espaço para toda a stack. 4 vCPU, 8 GB, 100 GB e 32 TB de transferência, por menos que as máquinas de 4 GB em outros lugares. O dobro do mínimo oficial nos dois quesitos.
- BD-12$17.90/mês
6 vCPU · 12 GB · 200 GB de disco · 32 TB
6 vCPU / 12 GB / 200 GB para uma biblioteca de documentos de verdade. Disco para uploads e vetores, memória para o Weaviate crescer.
- BD-24$31.90/mês
8 vCPU · 24 GB · 300 GB de disco · 32 TB
8 vCPU / 24 GB para os aplicativos de uma equipe. Vários apps, grandes bases de conhecimento, agentes e workflows rodando ao mesmo tempo.
- C2-4-80$37.90/mês
2 vCPU · 4 GB · 80 GB de disco · 3 TB
Exatamente o mínimo oficial, em dezenas de cidades. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. Executa a stack; não faça builds nem indexação nele também. Escolha-o pela cidade, não pelo tamanho.
- C4-8-160$75.90/mês
4 vCPU · 8 GB · 160 GB de disco · 3 TB
4 vCPU / 8 GB / 160 GB, em dezenas de cidades. O tamanho confortável caso as seis cidades da linha mais barata não atendam você.
Ainda não há um preset de inicialização para o Dify: a instalação são os quatro passos abaixo, digitados por você. São os comandos da própria documentação do Dify, sem nada a mais.
A instalação
Quatro passos, da documentação do Dify
Docker, a stack compose, a página de admin e depois um modelo. Faça o passo 3 assim que a stack subir: o primeiro visitante de /install cria o admin.
- Docker.
curl -fsSL https://get.docker.com | shO Dify exige o Compose 2.24 ou posterior;docker compose versionmostra qual versão você tem. - Clone a versão mais recente e inicie-a.
git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -dDezesseis contêineres são iniciados;docker compose psdeve mostrar todos como Up ou healthy, com init_permissions como Exited. - Crie o administrador agora. Abra
http://your-ip/install, defina a conta de administrador e depois entre emhttp://your-ip. Até ter HTTPS, mantenha a porta 80 atrás do firewall e acesse via SSH:ssh -N -L 8080:127.0.0.1:80 root@your-servere depois http://127.0.0.1:8080/install. - Adicione um provedor de modelos e depois um domínio. Settings, Model Provider: cole a chave de API de um provedor hospedado ou aponte um provedor compatível com OpenAI para o seu próprio Ollama. Para HTTPS, aponte um registro A para o servidor, copie
docker/envs/infrastructure/certbot.env.examplesem o sufixo .example, coloque nele CERTBOT_DOMAIN e CERTBOT_EMAIL e inicie o perfil certbot da stack:docker compose --profile certbot up -d.
Com franqueza
O que nós realmente compraríamos
O piso é de 2 núcleos e 4 GiB para dezesseis contêineres. Compre a máquina de 8 GB que custa menos que as do tamanho do piso.
Para o Dify e alguns apps
BD-8 · $12.90/mês
4 vCPU, 8 GB e 100 GB por $12.90: toda a stack oficial com memória sobrando para Postgres, Redis e Weaviate crescerem, disco para uploads e CPU para indexar sem travar os apps. Os modelos ficam em outro lugar, por trás de uma chave de API, então esta máquina nunca precisa de GPU. Se você precisar de uma cidade que a linha mais barata não tem, C4-8-160 por $75.90 tem o mesmo perfil em dezenas de cidades.
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