上个星期五距离下班时间快要结束之前, 我的信心满满当当, 在本地环境成功流畅运行了一整套 Dify 加上的人工智能生成式工作流程。到了周一的早上, 我开启了电脑, 弹出的窗口告知我它依靠自身进行了自动更新。随后, 所有的一切居然都陷入了崩溃的状态。这不是第一次了。本地 的三重诅咒用 做开发的人大概都经历过这些存在这样一种情况, 即内存黑洞, 它默认从吃掉4GB内存开始, 一旦运行Dify全家桶并且附加几个模型服务, 16GB内存的机器便开始疯狂进行换页操作啦, 此时风扇急剧转动, 键盘都变得烫手了。环境在漂移。你的同组人员声称“我所在区域并无差错呀”, 你也回应说“我这边局部并无问题呀”。而后两人对着显示屏彼此对视, 最终发觉原来是版本存在一个微小的版本编号差异, 致使某个基础层级行为发生了改变了。每隔一段时间就出现异常状况, 解决困扰的办法始终是“重新启动”, 若是不灵便, 那就“重启计算机”, 要是依旧未能解决, 那就“清除全部容器以及镜像后重新开始操作”, 之后再次开启循环往复的过程。我在这个轮回里待了三年。把 扔到云上去转折点是我开始用 的 。逻辑是这般的简单, 既是容器原本就是用以隔离环境的所在之处, 那为何这个隔离环境必定得处于我的笔记本之上呢?从本质来讲它是处于云端的一个开发容器。我将Dify的开发环境给配置好了, 之后它就始终保持在那里持续运行着, 其不会占用本地资源, 不存在会由于我合上电脑盖子这种情况就停止运行, 同样也不会因为进行更新而出现运行问题。最为关键之处在于, 我的搭档开启同一个链接, 所见到的是全然相同的环境, 并非“理论层面那般相同”, 而是措辞字义中的同一个环境, “我本地毫无问题”这句话, 于我们的交谈里彻底消逝不见。我现在的工作流早晨把浏览器打开, Web连接成功, Dify以及的服务已然在运行着了, 这是由于它们压根就未曾有过停止的时候。编织代码, 进行调试, 而后提交。关闭电脑前往出席会议。返回之后继续开展, 所有情形皆处于原先之状态。当地的电脑终归平静消停了, 风扇停止转动了, 续航时间变长了, 我甚至于开端疑惑往昔那些发烫的日子是否算作一场噩梦。它还在我的应用程序文件夹里藏身, 我始终都未曾将其删除。一直到上周着手清理磁盘空间之际, 才突然记起它已然三个月都未曾被打开过了。于是我删了。然后什么都没发生。这大概就是最好的结局。
