dify 工作流 导入
时间: 2025-03-21 14:12:14 浏览: 131
### 如何将工作流导入到 Dify 平台
Dify 是一种支持模型管理和部署的平台工具,允许用户通过简单的操作来管理自定义的工作流程。为了实现从其他环境(如 Ollama 或者基于 SafeTensors 的模型)向 Dify 导入工作流的功能,可以遵循以下方法。
#### 工作流文件准备
在开始之前,需确保目标工作流已保存为兼容格式。通常情况下,这种格式可能是 YAML 文件或者 JSON 文件。如果原始模型是从 SafeTensors 中导出,则需要先将其转换成适合运行推理的形式[^1]。
```yaml
workflow:
name: Example Workflow
steps:
- action: load_model
parameters:
path: ./model.safetensors
```
上述代码片段展示了一个基本的工作流配置样例,其中指定了加载来自 `SafeTensors` 格式的模型路径。
#### 使用 CLI 命令上传至 Dify
一旦准备好工作流描述文件之后,可以通过命令行界面 (CLI) 将其提交给 Dify 实例:
```bash
dify-cli workflows upload --file /path/to/workflow.yaml
```
此命令会把指定位置中的 `.yaml` 配置发送到当前连接上的 Dify Server 上面去解析并存储下来作为新的自动化任务之一[^2]。
#### API 接口调用方式
对于更高级别的集成需求来说,也可以利用 RESTful APIs 来完成相同目的。下面给出 Python 脚本示例说明如何借助 requests 库执行 POST 请求从而达到同样的效果:
```python
import requests
url = 'https://your-dify-instance.com/api/v1/workflows'
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'}
files = {
'file': ('workflow.yaml', open('/path/to/workflow.yaml', 'rb')),
}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
if response.status_code == 200:
print('Workflow imported successfully.')
else:
print(f'Error importing workflow: {response.text}')
```
以上脚本实现了通过 HTTP 协议直接传递二进制数据包形式的文档对象给远程服务器端点的过程,并附带必要的身份验证令牌信息以便获得授权访问权限[^3]。
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