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使用FastGPT+OneAPI在本地使用Llama3_oneapi ollama

oneapi ollama

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排,从而实现复杂的问答场景!他的重要特点就是工作流编排。

工作流编排:基于 Flow 模块的工作流编排,可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。

FastGPT 遵循附加条件 Apache License 2.0 开源协议,你可以 Fork 之后进行二次开发和发布。但要注意他的开源条款外的要求。

 下面我们就开始部署FastGPT,目前该项目只公布了docker私有化部署方式。

一:安装docker

  1. # 安装 Docker
  2. curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
  3. systemctl enable --now docker
  4. # 安装 docker-compose
  5. curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
  6. chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  7. # 验证安装
  8. docker -v
  9. docker-compose -v

二:下载FastGPT的docker文件

 创建 FastGPT 文件,依次执行下面命令,并拉取docker-compose.yml和config.json,执行完后目录下会有 2 个文件。

  1. mkdir fastgpt
  2. cd fastgpt
  3. curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
  4. curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

三:启动容器

  1. # 启动容器
  2. docker-compose up -d
  3. # 等待10s,OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysql
  4. sleep 10
  5. # 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题,不重启的话会提示找不到渠道,临时手动重启一次解决,等待作者修复)
  6. docker restart oneapi

四:配置OneAPI

本项目OneAPI的进入地址:http://ip:3001

OneAPI配置方法请参照之前的文件:使用OneAPI创建LLM访问API Key-CSDN博客

五:访问FastGPT

访问地址:http://ip:3000

登录用户名:root

默认密码:1234

六:如何使用

我们先使用“简易模型”创建一个应用。

如何设置这些模型,到安装目录fastgpt编辑config.json

  1. vim /fastgpt/config.json
  2. #将llmModels下面的模型替换成你在oneapi设置的内容。
  3. {
  4. "feConfigs": {
  5. "lafEnv": "https://laf.dev"
  6. },
  7. "systemEnv": {
  8. "openapiPrefix": "fastgpt",
  9. "vectorMaxProcess": 15,
  10. "qaMaxProcess": 15,
  11. "pgHNSWEfSearch": 100
  12. },
  13. "llmModels": [
  14. {
  15. "model": "llama3:8b",
  16. "name": "Ollama-8B",
  17. "maxContext": 16000,
  18. "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
  19. "maxResponse": 4000,
  20. "quoteMaxToken": 13000,
  21. "maxTemperature": 1.2,
  22. "charsPointsPrice": 0,
  23. "censor": false,
  24. "vision": false,
  25. "datasetProcess": true,
  26. "usedInClassify": true,
  27. "usedInExtractFields": true,
  28. "usedInToolCall": true,
  29. "usedInQueryExtension": true,
  30. "toolChoice": true,
  31. "functionCall": true,
  32. "customCQPrompt": "",
  33. "customExtractPrompt": "",
  34. "defaultSystemChatPrompt": "",
  35. "defaultConfig": {}
  36. },
  37. {
  38. "model": "llama3:70b",
  39. "name": "Ollama-70B",
  40. "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
  41. "maxContext": 125000,
  42. "maxResponse": 4000,
  43. "quoteMaxToken": 100000,
  44. "maxTemperature": 1.2,
  45. "charsPointsPrice": 0,
  46. "censor": false,
  47. "vision": false,
  48. "datasetProcess": false,
  49. "usedInClassify": true,
  50. "usedInExtractFields": true,
  51. "usedInToolCall": true,
  52. "usedInQueryExtension": true,
  53. "toolChoice": true,
  54. "functionCall": false,
  55. "customCQPrompt": "",
  56. "customExtractPrompt": "",
  57. "defaultSystemChatPrompt": "",

编辑后重启docker

  1. docker-compose down
  2. docker-compose up -d

然后你再打开界面就可以看到刚才的模型已经变上图的样子了。

有关高级编排的使用:

可以参考官方文档:高级编排介绍 | FastGPT (fastai.site)

接下来你就可以跟他对话了。

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