前言
在这个AI百花齐放的时代，不会使用AI来加速工作的完成，显得有点落后了。随着AI对话，到AI智能体的演变，到MCP协议，A2A协议，各种为了加快内容生产与产出的活动迭代层出不穷，让我们不得不产生危机感。特别是现有的应用，聊天对话到图文生成到视频生成，到主动学习。AI的发展势头已经是锐不可挡。那么应用好AI才能让我们跟紧时代的脚步。本教程旨在华为云平台基于Flexus+DeepSeek上10分钟带你从0到1在华为云上完成Dify-LLM应用开发平台搭建并发布自己的AI工具应用
为什么选择华为云平台
一键私有化部署开箱即用
华为云基于Flexus云服务器X实例上进了深度优化，提供了快速私有化部署开箱即用的Dify LLM应用开发平台的能力，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。
1.6倍算力支持
华为云的1.6倍算力支持，主要是基于华为云 Flexus X 实例，该实例依托擎天 QingTian 架构与瑶光云脑技术，融合大模型调度及智能加速算法，实现的 1.6 倍于业界通用独享产品的算力。
关键业务应用6倍加速
华为云的关键业务6倍加速，主要也是在Flexus X实例中，通过首创大模型加持，智能全域调度；X-Turbo加速，常见应用性能最高可达业界同规格6倍。
综合降本30%
依托于华为云的迁移预画像、智能规格优化和超精细定价策略，真正地站在用户成本上考虑。达到了使用算力不浪费，资源和规格相匹配，定价友好，省钱。
相关算力支持，和关键应用6倍加速数据，综合降本详细数据请参见华为云Flexus X 实例产品
开通免费体验DeepSeek-V3/R1商用服务模型服务
友情提示：在开通模型服务前，请先登录/注册华为云平台账号，并进行实名认证，以便获取服务的开通。
1. 打开ModelArts Studio_MaaS_大模型即服务_华为云，并点击 ModelArts Studio控制台
2. 在控制台中开通服务时勾选同意服务协议，选择西南贵阳一区（免费模型token）然后选择”模型推理 -> 在线推理”，开通DeepSeek-V3-32K大模型的商用服务，目前提供了免费模型体验服务，可以先领取免费的Token进行实用。
3. 查看模型的调用参数
点击免费模型后面的使用说明，切换到OpenAI SDK,复制出API地址和模型名称到你的记事本（后面Dify模型配置调用会用到）
4. 开通apikey服务
在apikey管理，创建一个APIKEY，标签，描述写dify就行后门的apikey保存下来，后面有用
搭建部署Dify平台
充点小钱
华为云的Dify服务不能免费体验，所以在使用前，需要先充值10元，如果你有钱，可以跳过这个步骤
1. 来点击费用中心，看看你有么有钱
2. 很好，跟我一样，余额0。现在和我一起点击充值按钮进行充值
在充值页面中，输入10，点击下一步
3. 选择你喜欢的平台进行付款
订单已经生成了，你喜欢支付宝还是微信支付？我选的支付宝，因为可以用花呗。也确实使用的花呗付款。
4. 恭喜你，支付成功了，现在有钱了，可以进行下一步了。距离AI应用又近了一步。想想还有点小激动呢。
Dify-LLM应用平台部署
1. 访问 快速搭建Dify-LLM应用开发平台-华为云平台，有单机社区的，有高可用的的架构。你喜欢哪个？我选单机先试试看。
实例地区选择离你最近的就行，价格上没差异。
2. 选择默认的模板即可，不用改动任何配置，进行下一步
3. 看一下模板的参数配置
这里选择dify版本默认是1.4.1
默认的服务器配置是8核16G
默认的硬盘是100G
默认的贷款是300M
注意：填写你的密码。
单机版配置都给这么高吗？
3.1 等等如果你只是想体验的话，服务器没必要开那么大的，还是和我一起，调整下。
配置调整为4核8G
磁盘调整为50G
带宽调整为3M
体验用，够了，多的钱，留着还能多体验几小时，他不香？跟着本教程混，是不是有种赚到了的感觉？没错，学习体验跟上的情况下，冤枉钱，一分也不能多花。
4. 点击下一步，出现了IAM委托
IAM委托是提供给公司使用的，给了更多的权限，目前我们个人测试使用，不用开。下面的回滚设置，删除保护，也不用。继续下一步。（如果你是企业用户，并且有多人权限分配，这步可以配置下）
5. 配置确认
这里可以看到我们配置数据总览，进行确认一下，没问题就下一步
6. 点击直接部署
直接部署资源栈与创建执行计划的不同的地方在于，“创建执行计划”可以看到比较详细的部署流程，万一有错误，可以及时的发现与调整。根据你的需求来哈，你想要看细节还想想一把梭？我选择一把梭。
点击后还有一个确认的过程中，他提示我们，这个要产生费用。你如果没钱肯定会部署失败，可以看看上面的充值过程。如果你有钱，还要犹豫一下？还等什么呢？给我点确定。开通
7. 踩坑了，部署失败
目前在贵阳节点，部署会失败
8. 更换到上海节点，完成
在右上角删除资源，然后重新，选择上海部署
9. 资源概览
看看通过模板部署创建的资源列表
进入初始化DIfy控制台
1. 在上面的弹性IP资源中，我们找到可以访问的公网IP地址
2. 访问Dify控制台
因为安全组已经已经放行了80端口，我们直接使用80端口,打开后，设置以下你的邮箱，账户名和密码，最后点击设置。
3. 登录dify
通过上面设置的邮箱和密码登录
4. 登录到工作台
5. 到这个过程中，开通搭建部署工作就已经完成了。
小试牛刀
设置模型
目前我们已经开通了DeepSeek-V3/R1服务，也已经搭建了Dify平台，接下来就开始将这两者结合，起来做做一个AI聊天应用吧。
1. 设置OpenAI模型
在右上角个人图标中点击设置，然后在模型供应商中点击OpenAI-API-compatible，点击添加模型
2. 填写相关模型信息
（下面4点请注意位置）
2.1 模型类型选择LLM
2.2 模型名称不能乱填，选择DeepSeek-v3 （和在线推理-服务里面的使用说明定义的一致）
2.3 ApiKey填写在ModelArts控制中心里面申请的ApiKey
2.4 Endpoint填写模型的地址 （和在线推理-服务里面的使用说明定义的一致）
3. 模型添加好以后，我们就能看到启用的模型了
开启AI对话
现在，我们来到工作室，开始使用AI进行对话
1. 选择工作室，点击创建空白应用
2. 点击聊天助手，取个名字，这里我叫微微小助手，图标你自己看。描述随便，我这里没写。为了做实验嘛，先掠过。
3.开始体验
点击去设置，选择以下之前配置的模型，再更新以下就ok了（怀疑是同步问题，就这样操作）
点击更新了以后，界面就正常了。
4. 得到结果
简单的设置一个系统提示词，然后再聊天框中发送你的问题，得到答案
下面是AI的回答，比较专业全面，分析了各种利弊，和替代的方法，可以帮助我们进一步优化代码
# Go语言中实现递归
递归是一种函数调用自身的技术，在Go语言中实现递归和其他语言类似。下面是Go语言中递归的基本实现方法和一些注意事项：
## 基本递归实现
```go
package main
import "fmt"
// 经典的阶乘递归实现
func factorial(n int) int {
if n <= 1 { // 基本情况（递归终止条件）
return 1
}
return n * factorial(n-1) // 递归调用
}
func main() {
fmt.Println(factorial(5)) // 输出: 120
}
```
## 递归三要素
1. **基本情况**：递归的终止条件，防止无限递归
2. **递归情况**：问题分解为更小的子问题
3. **向基本情况推进**：每次递归调用都应使问题更接近基本情况
## 常见递归示例
### 1. 斐波那契数列
```go
func fibonacci(n int) int {
if n <= 1 {
return n
}
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
}
```
### 2. 二分查找（递归实现）
```go
func binarySearch(arr []int, target, low, high int) int {
if low > high {
return -1 // 未找到
}
mid := low + (high-low)/2
if arr[mid] == target {
return mid
} else if arr[mid] > target {
return binarySearch(arr, target, low, mid-1)
} else {
return binarySearch(arr, target, mid+1, high)
}
}
```
## 递归的注意事项
1. **栈溢出风险**：Go的调用栈默认有限（约1GB），深度递归可能导致栈溢出
2. **性能问题**：某些递归（如普通斐波那契实现）会产生大量重复计算
3. **尾递归优化**：Go不保证尾递归优化，深度递归应考虑迭代实现
## 递归转迭代
对于可能产生深度递归的情况，通常建议使用迭代：
```go
// 阶乘的迭代实现
func factorialIterative(n int) int {
result := 1
for i := 2; i <= n; i++ {
result *= i
}
return result
}
```
## 使用递归的场景
递归适合处理：
- 树形结构遍历（二叉树、目录遍历等）
- 分治算法（如快速排序、归并排序）
- 组合问题
- 某些数学定义明确的算法（如斐波那契）
递归代码通常更简洁直观，但需要权衡性能和可读性。发布你的Ai应用
在上面的小试牛刀中，我们已经体验到了如何通过dify与deepseek模型结合，并打造一个聊天助手，接下来，我们将这个聊天助手进行发布到外部使用
1. 在右上角点击发布，先更新以下提示内容，然后点击运行
2. 你的Ai工具已经就位
点击运行，此时dify系统会为刚刚这个应用生成一个外部可调用的AI工具
3. 给你周边的同事/朋友使用吧
将你发布的AI应用地址发给你的同事/朋友，你的朋友就可以开开心地使用拉
回收清理资源
特别注意：如果你不想使用dify了，需要自己手工进行资源的清理，不然是会一直扣费的，另外，模型开通的是免费的服务，领取的免费的token，那个不用管。用完了，再购买就好了。
点击资源控制中心选择你所在的地区，进行资源回收
关于体验成本
得益于华为云的成本控制系统非常的精细，所以，目前体验了一个多小时，才用了6毛钱不到。所以，大家在体验的过程中，可以放心的冲。也就是说，一天才15块左右的成本。这点非常的nice。
结语
在这里，10分钟带你从0到1在华为云上完成Dify-LLM应用开发平台搭建并发布自己的AI工具应用，从模型服务的开通到Dify平台的搭建，到小试牛刀做一个基础的小助手工具，到最后把你的小助手工具进行发布使用。整个过程没有一点水分，全是干货，得益于华为云的一键部署方案，部署非常快，省心，成本也不高，冲个10快钱差不多可以快乐地使用一天。
暂无评论内容