dify适配昇腾设备

### Dify配置和适配昇腾AI加速卡的方法

为了使Dify能够适配昇腾AI加速卡，需对现有环境进行一系列修改。昇腾AI处理器由华为设计，专为机器学习任务提供硬件加速支持。

#### 修改默认API基础地址
首先，针对昇腾设备的特点，需要调整`api_base`指向昇腾云服务端点或本地部署的服务接口[^3]。这一步骤确保了后续调用能正确路由到目标计算资源上执行推理操作。

export API_BASE_URL="https://ascend-cloud-service.example.com/v1"

#### 更新OpenAI Provider设置
接着，在`openai_provider.py`文件内加入特定于昇腾的支持逻辑，比如指定模型加载路径、初始化参数等：

class AscendProvider(OpenAIBaseProvider):
    def __init__(self, config=None):
        super().__init__()
        self.config = {
            'model_path': '/path/to/ascend/models',
            **config or {}
        }
    
    def load_model(self, model_name):
        from ascend_sdk import ModelLoader
        return ModelLoader.load(model_name=model_name, path=self.config['model_path'])

#### 构建兼容镜像
考虑到昇腾SDK可能依赖特殊的库文件或是编译选项，建议创建一个新的Dockerfile来集成这些变更，并通过多阶段构建优化最终容器大小[^4]:

FROM nvidia/cuda:11.7.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04 AS builder

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y python3-pip git build-essential libgomp1

WORKDIR /app
COPY . .

# 安装Ascend SDK和其他依赖项
RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt && \
    wget https://example.com/path-to-ascend-sdk.deb && dpkg -i *.deb

FROM ubuntu:20.04
COPY --from=builder /app /
CMD ["dify", "serve"]

#### 调整Docker Compose配置
最后，编辑`docker-compose.yml`以反映新的镜像名称和服务定义：

version: '3'
services:
  dify-server:
    image: custom-dify-with-ascend-support:v1
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - API_BASE_URL=https://ascend-cloud-service.example.com/v1

以上步骤完成后即可启动项目并验证是否成功利用昇腾AI加速卡提升了性能表现。