你好！我在这里协助你解决任何bug、问题或贡献。让我们一起解决这个问题。
已知Dify中的Ollama集成存在可能导致LLM节点在长时间运行过程中挂起或失败的问题。具体来说，在使用Docker部署Dify和Ollama时，可能会遇到由于Docker容器无法访问绑定到localhost的Ollama服务而导致的连接错误。
要解决这个问题，你需要将Ollama服务暴露给网络。你可以将OLLAMA_HOST环境变量设置为0.0.0.0,以便将服务绑定到所有网络接口。此外，你可以使用host.docker.internal而不是localhost从Docker容器内访问该服务：

http://host.docker.internal:11434

对于不同操作系统上设置环境变量的详细说明，请参考Ollama文档。以下是针对不同操作系统的具体步骤：

在Mac上设置环境变量

如果Ollama作为macOS应用程序运行，应使用launchctl设置环境变量：

1. 对于每个环境变量，调用launchctl setenv。

launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

2. 重新启动Ollama应用程序。
3. 如果上述步骤无效，可以使用以下方法：
   问题在于Docker本身，要访问Docker主机，你应该连接到host.docker.internal。因此，将服务中的localhost替换为host.docker.internal将使其有效工作。

http://host.docker.internal:11434

在Linux上设置环境变量

如果Ollama作为systemd服务运行，应使用systemctl设置环境变量：

1. 通过调用systemctl edit ollama.service编辑systemd服务。这将打开一个编辑器。
2. 对于每个环境变量，在[Service]部分下添加一行Environment:

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

2. 保存并退出。
3. 重新加载systemd并重启Ollama:

systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama

在Windows上设置环境变量

在Windows上，Ollama继承了你的用户和系统环境变量。

1. 首先，通过单击任务栏上的它来退出Ollama。
2. 从控制面板编辑系统环境变量。
3. 为你的帐户编辑或创建新的变量，例如OLLAMA_HOST、OLLAMA_MODELS等。
4. 点击“确定/应用”以保存。
5. 从新的终端窗口运行ollama。
   按照这些步骤，你可以确保Docker化的Dify环境能够成功与Ollama服务通信，从而可能解决挂起问题(如有)。要继续与我交谈，请提及@dosu。

我相信这并不是因为Dify和Ollama容器之间的连接，它们都位于k8s的同一个命名空间中，彼此之间没有任何阻力。顺便说一下，我统计了这种事情发生的机会，每次循环包括5次13次调用LLM,而每3次循环中的1次失败导致大约0.5%的这种失败可能性。所以这似乎是一个稳定性问题，对吗？

为了解决在您的Dify设置中长时间运行过程中LLM节点挂起的稳定性问题，请考虑以下步骤：

1. 分解任务:使用Dify的工作流功能将复杂任务分解为更小、更易于管理的部分。这降低了单个节点的负载，并提高了整体系统稳定性。
2. 使用逻辑节点:整合各种逻辑节点，如代码节点、IF/ELSE节点、合并节点和模板转换节点。这些节点有助于管理任务流程，并确保在继续进行下一步之前完成每个步骤。
3. 按时间和事件触发:利用按时间和事件触发工作流的能力。这可以帮助通过将长时间运行的过程分解为预定任务来管理它们，从而降低系统过载的风险。
4. 调试和监控:定期调试工作流并监控运行历史记录，以识别和解决可能导致节点挂起的任何问题。
   以下是您可能需要构建的工作流结构示例，以提高稳定性：

workflow:
  - name: Step 1
    type: code_node
    code: |
# Your code here
pass
  - name: Step 2
    type: if_else_node
    condition: |
# Your condition here
pass
    true_branch:
      - name: Sub-step 1
        type: code_node
        code: |
# Your code here
pass
    false_branch:
      - name: Sub-step 2
        type: code_node
        code: |
# Your code here
pass
  - name: Step 3
    type: merge_node
    branches: [Step 2.true_branch, Step 2.false_branch]
  - name: Step 4
    type: template_conversion_node
    template: |
# Your template here
pass

通过以这种方式构建工作流，您可以确保每个步骤都能高效处理，从而降低长时间运行过程中节点挂起的可能性。

• 要继续与 1(https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/en/guides/workflow/introduce.md) 交谈，请提及 @dosu。*

请在问题发生时提供Dify的运行时日志。如果工作流中出现未捕获的错误，日志中应该记录一些错误信息。

我正在遭受这个问题，猜想这就是你想要的。如你所见，它已经处于空闲状态(GPU利用率显示为311W,风扇以100%的速度运转，并非完全空闲),并且没有记录任何日志。我该如何跳出？我不得不强制删除ollama pod,所以无论如何都没有记录。