Apoio à implementação do Dify Community Edition | Suporte completo da seleção de hardware à construção de ambiente offline
Serviço de suporte total especializado em versão open-source
Por que o apoio à implementação do Dify da nossa empresa é escolhido
🔓 Especialização em versão open-source
Especializado na implementação do Dify Community Edition (versão gratuita). Sem dependência de versão comercial, sem vendor lock-in. As despesas de licença são zero euros.
🔧 Suporte completo até ao hardware
Seleção de GPU/CPU, conceção de memória e armazenamento, cálculo de consumo de energia. Da aquisição de hardware até à instalação e configuração respondemos de forma integrada.
🌐 Suporte tanto em cloud como offline
Desde cloud como AWS/Azure, até ambiente completamente offline. Pode usar IA generativa com segurança mesmo em ambientes altamente confidenciais.
Modelo de faturação por instância
Adotamos «tarifa mensal fixa por unidade de instância». Isto significa:
- ✅ Mesmo que o número de utilizadores aumente, a tarifa não muda
- ✅ Pode configurar múltiplas instâncias por caso de uso, com gestão de custos clara
- ✅ Planeamento orçamental mais fácil com modelo de custos fixos
Redução de custos com Dify Community Edition + LLM open-source
| Item | Serviços de IA comercial típicos | Apoio à implementação do Dify Community Edition da nossa empresa |
|---|---|---|
| Licença de software | 100 000–500 000 iene/mês | 0 iene (permanentemente gratuito) |
| Tarifa de utilização do LLM | Faturação por utilização (várias centenas de milhares de iene/mês ou mais) | 0 iene (quando utiliza LLM open-source) |
| Personalização | Com limitações, custo adicional | Ilimitada (modificação de código-fonte possível) |
| Local de armazenamento de dados | Cloud do fornecedor | Ambiente interno (gestão total) |
| Funcionamento offline | Não é possível | Completamente offline possível |
Da seleção de hardware à operação | Estrutura de suporte integrado da nossa empresa
1. Apoio à seleção e aquisição de hardware
O maior desafio na operação interna de LLM open-source é a seleção de hardware. A nossa empresa projeta em detalhe:
- Seleção de GPU: propostas de solução ideal de NVIDIA A100/H100 até RTX 4090, conforme orçamento e tamanho do modelo
- Configuração de CPU/memória: conceção de configuração que maximiza a velocidade de inferência do LLM (ex.: AMD EPYC + 512 GB RAM)
- Conceção de armazenamento: redução do tempo de carregamento do modelo com configuração NVMe SSD
- Cálculo de energia e arrefecimento: conceção de ambiente apropriado para equipamentos com consumo de 1,5 kW a 5 kW
- Apoio à aquisição: suporte de aquisição aos melhores preços junto de fornecedores nacionais e internacionais
2. Opções de construção flexíveis conforme o ambiente
| Tipo de ambiente | Características | Casos de uso recomendados |
|---|---|---|
| Cloud público | Construído em AWS/Azure/GCP Enfoque na escalabilidade | Ambiente de desenvolvimento, resposta a cargas variáveis |
| Cloud privado | Construído no centro de dados interno Segurança e otimização de custos | Ambiente de produção, operação de regime permanente |
| Completamente offline | Sem ligação à Internet Segurança de nível máximo | Processamento de dados confidenciais, conformidade regulatória |
| Híbrido | Ligação entre on-premise + cloud Compatibilidade entre flexibilidade e segurança | Migração em fases, medidas de recuperação de desastres |
3. Seleção e otimização do LLM open-source
A nossa empresa tem experiência de verificação de muitos LLM open-source e pode propor o modelo ideal conforme o caso de uso:
- Qwen2.5 (72B/32B/7B): desempenho em japonês de classe mundial, uso comercial permitido
- DeepSeek-V3: eficiência de custos máxima, estrutura MoE para velocidade elevada
- Llama 3.2 (405B/70B/8B): fabricado pela Meta, mais estável
- Command-R+: especializado em RAG, suporte a 104 idiomas
- Phi-3: modelo leve, suporte a dispositivos periféricos
Com a quantização (GGUF/AWQ/GPTQ) de cada modelo, é possível operar modelos de grande escala mesmo com hardware limitado.
Tabela de preços (custo inicial + faturação mensal por instância)
Despesa inicial de implementação
| Plano | Conteúdo | Despesa inicial |
| Mínimo | Configuração do Dify Community Edition Integração Ollama (1-2 modelos) Configuração RAG básica (pgvector) Definição de cópia de segurança semanal | ¥120,000 |
| Padrão | Acima + Configuração de múltiplos modelos LLM Otimização de RAG (ajuste de fragmentação e incorporação) Realização de teste de carga | ¥280,000 |
| Empresa | Conceção completa desde definição de requisitos Configuração HA/cluster Seleção e apoio à aquisição de hardware Construção de ambiente offline Formação operacional e documentação completa | ¥500,000〜 |
Despesa mensal de suporte (por instância)
| Básico | Profissional | Empresa | |
| Mensal (1 instância) | ¥15,000 | ¥35,000 | ¥60,000〜 |
| Número de utilizadores | Ilimitado | Ilimitado | Ilimitado |
| Armazenamento de conhecimento | 10 GB | 100GB | Ilimitado |
| Cópia de segurança | Semanal | Diária | Tempo real |
※ Custos de infraestrutura (taxa de utilização de cloud, custos de eletricidade, etc.) separados
※ Quando utiliza API comercial (OpenAI, etc.), custos de API separados
Casos de implementação | Casos de sucesso realizados com Dify Community Edition
【Caso 1】Instituição financeira A | Utilização de IA generativa em ambiente completamente offline
- Desafio: regulações financeiras proíbem a utilização de API externas, mas deseja usar IA generativa
- Configuração:
- Dify Community Edition + Qwen2.5-72B
- Servidor on-premise com 2 × NVIDIA A100 80 GB
- Ambiente completamente offline (air gap)
- Resultados:
- Resumo e análise de documentos confidenciais completados internamente
- Zero de custos de API mensal (redução anual de 24 milhões de iene comparado a antes)
- Velocidade de processamento 3× superior (devido ao processamento local)
【Caso 2】Manufatura B | Migração gradual de cloud para on-premise
- Desafio: Custos da API ChatGPT superavam 200 000 iene/mês
- Configuração:
- Fase 1: Construção do Dify Community Edition em AWS
- Fase 2: Migração para LLM open-source (DeepSeek-V3)
- Fase 3: Migração completa para centro de dados interno
- Resultados:
- Redução de custos de API 95% (menos de 10 000 iene/mês)
- Velocidade de resposta 2× superior
- Especialização de negócios através de personalização
Por que a versão Dify Community Edition | Diferenças em relação à versão comercial
| Funcionalidade | Versão Community (gratuita) | Versão comercial | Resposta da nossa empresa |
|---|---|---|---|
| Funcionalidades básicas | ◎ Funcionalidades completas | ◎ Funcionalidades completas | Suporte de todas as funcionalidades |
| Código-fonte | ◎ Completamente público | △ Parcialmente não divulgado | Apoio à personalização |
| Suporte | × Nenhum | ◎ Fornecido pelo fornecedor | ◎ Fornecido pela nossa empresa |
| Custo de licença | ◎ Permanentemente gratuito | × Pago (15 milhões de iene/ano) | – |
| Atualização | ○ Dependente da comunidade | ◎ Garantido | Verificado e aplicado pela nossa empresa |
Conclusão: com a versão Community + suporte da nossa empresa, realize valor superior ou igual à versão comercial a baixo custo
Perguntas frequentes
P: Posso realmente usar a versão Community comercialmente?
R: Sim, o Dify Community Edition é fornecido sob Apache License 2.0, e o uso comercial é completamente livre. Pode integrar sem restrições nos sistemas internos.
P: Que quantidade de hardware é necessária?
R: Depende do caso de uso, mas na configuração mínima é possível operar sem GPU, apenas com CPU. Para escala maior, a nossa empresa projeta a configuração ideal.
P: Como devo migrar do ChatGPT atual?
P: O Dify tem compatibilidade com OpenAI API, portanto é possível migrar prompts e fluxos de trabalho existentes sem alterações. Também elaboramos um plano de migração gradual.
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