【第7回】DifyをEC2にインストールして使ってみよう Difyアップデート編

前回DifyのEC2を時間で起動するように設定するのを試みてみました。

【第6回】DifyをEC2にインストールして使ってみよう Lambda時間外停止編

前回DifyでCertbotをつかったSSLにふれました。 ALBを使わないのでコストを抑えることが可能です。また、以前第3回でEC2を再起動しても自動起動…

今回はDifyにアップデートが来たときのアップデートの仕方です。
Difyは頻繁新機能が追加されアップデートしています。また新しい生成AIモデルに対応しないといけないのでそういうときもすぐアップデートしてくれて助かります。
この記事を書いている最中にもClaudeが新アップデートした関係でまたアップデートされました。

Anthropic社のClaudeがPCを操作する「Computer Use」機能を早速使ってみた。

Anthropicは現地時間の2024年10月22日に生成AIがPCを操作することができる機能「Computer Use」をパブリックベータ版として公開しま…

そんな時に都度、EC2削除、再インストールでもできなくはないですがあまりにも非効率ですので。
そこでそのようなときに対応できるようにアップデートの仕方を学んでおきます。

今回達成できること
EC2に入れたDifyをアップロードすることができるようになる。

1.アップデート方法

公式のここです。これを行うだけです。

Difyの更新:https://docs.dify.ai/ja-jp/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

# Difyのソースコードディレクトリに移動
cd dify/docker

# Difyのソースコードをリモートリポジトリのmainブランチから最新版をひっぱってくる
git pull origin main

# 現在実行中のDockerコンテナをすべて停止して削除（データは保持される）
docker compose down

# 使用中のDockerイメージをリモートから最新のものに更新
docker compose pull

# 最新のイメージを使用してコンテナをバックグラウンドで起動
docker compose up

.envファイルをオリジナルでなにか修正している場合は注意が必要です。
シンプルに使っているのであれば問題ないと思いますが、必要であれば作ったワークフローのDSLファイルをバックアップするなどしておけば最悪EC2、EBSごと作り直しになっても対応できます。

2.実際にやってみる

毎度EC2の黒い画面に行きます。上記の５つを上から一個づつ打っていくだけです。
４つ目が少し時間かかりますね。見守ってあげてください。

あっ

failed to register layer: open /app/api/.venv/lib/python3.10/site-packages/plotly/validators/layout/scene/yaxis/_tickfont.py: no space left on device

容量足らないって怒られました。15GBギリギリにするからですね（笑）
20GBにEBSのボリュームあげてもう一回やってみます。

無事完了しました！できました。

ちなみにディスク容量を確認する方法は以下のコマンドです。

df -h

ボリュームの上げ方はEC2インスタンスの設定画面のストレージからボリュームにアクセスしてあげれます。
変更後再起動なしでコマンドでも反映できますが、再起動しても反映されるので問題ない状況なら再起動してください。

【補足】足らないライブラリがあった

アップデートしてて気づいたんですが、足りてないライブラリがありました。
以下も入れといた方がいいです。

ffmpeg
音声や映像の変換、編集、ストリーミングなどに使用される強力なマルチメディアツールです。

PyTorch と TensorFlow
torch, torchvision, torchaudio: PyTorchはFacebookが開発したディープラーニング用のライブラリです。torchvision は画像データ処理用、torchaudio は音声データ処理用のモジュールです。
tensorflow: Googleが開発したディープラーニングフレームワークで、ニューラルネットワークの構築と訓練に使われます。
こちらは第1回の段階でぬけてたので修正しておきました。

手順は以下の通りです。

1. システムのアップデート
まず、システムを最新の状態にアップデートします。

sudo yum update -y

2. ffmpeg のインストール
Amazon Linux 2023 では、epel-release が利用できないため、ffmpeg のインストールには以下のリポジトリを追加して行います。

2.1 Nux Dextop リポジトリの追加
まず、nux-dextop リポジトリを利用できるように設定します。

sudo tee /etc/yum.repos.d/nux-dextop.repo <<EOF
[nux-dextop]
name=Nux.Dextop
baseurl=http://li.nux.ro/download/nux/dextop/el7/x86_64/
enabled=1
gpgcheck=0
EOF

2.2 ffmpeg のインストール
リポジトリが追加されたら、ffmpeg をインストールします。

sudo dnf install ffmpeg

3. PyTorch と TensorFlow のインストール
次に、Python の機械学習ライブラリである PyTorch と TensorFlow を pip 経由でインストールします。まず、pip がインストールされていない場合は以下のコマンドでインストールします。

3.1 PyTorch と TensorFlow のインストール
次に、必要なライブラリを pip でインストールします。

pip3 install torch torchvision torchaudio tensorflow

まとめ

これで最新Difyのアップデート対応ができるようになりました！

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