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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,它背后依赖OneApi开源项目来访问各种大语言模型提供的能力。各大语言模型提供的访问接口规范不尽相同,为此OneApi项目提供了统一的API接口去对接各种大语言模型。FastGPT的部署架构如图所示:
本文章将介绍如何部署OneApi和FastGPT,以及两种在线大语言模型(AzureOpenAI和讯飞星火3.5)的配置方法。
我将在Windows系统的WSL子系统上进行部署,WSL子系统安装的是Ubuntu22 Linux系统,WSL的部署方式完全适用于真实的Linux系统。
OneApi项目开源地址:https://github.com/songquanpeng/one-api
cd opt
mkdir oneapi
cd oneapi
在/opt/oneapi目录下创建docker-compose.yml文件,将下面的内容复制进去并保存
version: '3.8' services: oneapi: container_name: oneapi image: justsong/one-api:latest restart: unless-stopped ports: - 3001:3000 networks: - llm_net volumes: - ./data:/data environment: - TZ=Asia/Shanghai networks: llm_net: name: llm_net external: true
docker network create llm_net
docker compose up -d
登录http://localhost:3001,用户名:root,密码:123456。
如果你没有申请AzureOpenAI,可以直接查看讯飞星火的配置方式。其实申请AzureOpenAI并不难,网上教程很多,只要真实填写相关信息,一般24小时内就可以通过。
接下来我们添加AzureOpenAI渠道,按照图中的方式填写就好了。这里有一个需要注意的地方就是名称那一项填的是Azure上面的部署名称,而这个部署名称必须要和模型名称一致(很奇怪的做法,GitHub上已经有人提了issue,正在解决)
渠道添加成功后,可以在渠道列表页面点击“测试”按钮,如果没有问题,会返回测试成功。
令牌的名称随便填,由于是测试,可以把额度设置为无限额度。
提交后,可以在令牌列表页面复制刚刚创建的令牌,这个令牌将在部署FastGPT时用到。
cd opt
mkdir fastgpt
cd fastgpt
请先阅读FastGPT官方部署文档:https://doc.fastgpt.in/docs/development/docker/
下载docker-compose.yml文件和config.json文件
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
编辑docker-compose.yml文件,主要是更改了容器网络,数据库用户名密码之类的
version: '3.8' services: pg: image: ankane/pgvector:v0.5.0 # git # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.5.0 # 阿里云 container_name: pg restart: always ports: - 5432:5432 networks: - llm_net environment: - POSTGRES_USER=fastgpt - POSTGRES_PASSWORD=123456 - POSTGRES_DB=fastgpt volumes: - ./pg/data:/var/lib/postgresql/data mongo: image: mongo:5.0.18 # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云 container_name: mongo ports: - 27017:27017 networks: - llm_net command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0 environment: - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=fastgpt - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123456 volumes: - ./mongo/data:/data/db - ./mongodb.key:/data/mongodb.key fastgpt: container_name: fastgpt image: ghcr.io/labring/fastgpt:latest # git # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:latest # 阿里云 ports: - 3002:3000 networks: - llm_net depends_on: - mongo - pg restart: always environment: - DEFAULT_ROOT_PSW=123456 - OPENAI_BASE_URL=http://192.168.2.117:3001/v1 - CHAT_API_KEY=sk-XXXXX # 在OneApi中创建的令牌 - DB_MAX_LINK=5 # database max link - TOKEN_KEY=any - ROOT_KEY=root_key - FILE_TOKEN_KEY=filetoken # mongo 配置,不需要改. 用户名myname,密码mypassword。 - MONGODB_URI=mongodb://fastgpt:123456@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin # pg配置. 不需要改 - PG_URL=postgresql://fastgpt:123456@pg:5432/fastgpt volumes: - ./config.json:/app/data/config.json networks: llm_net: name: llm_net external: true
这里要注意的 OPENAI_BASE_URL=http://192.168.2.117:3001/v1,我本来想设置成http://oneapi:3000/v1,因为fastgpt与oneapi在同一个docker网络,但fastgpt访问不了这个地址,可能是哪里没有设置对,只好先用本机ip来访问。
改动如下,name改成在oneapi配置中的一样
docker compose up -d
运行成功之后,不要忘了对MongoDb进行配置,直接按官网的步骤进行操作:
# 查看 mongo 容器是否正常运行 docker ps # 进入容器 docker exec -it mongo bash # 连接数据库 mongo -u myname -p mypassword --authenticationDatabase admin # 初始化副本集。如果需要外网访问,mongo:27017 可以改成 ip:27017。但是需要同时修改 FastGPT 连接的参数(MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin => MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@ip:27017/fastgpt?authSource=admin) rs.initiate({ _id: "rs0", members: [ { _id: 0, host: "mongo:27017" } ] }) # 检查状态。如果提示 rs0 状态,则代表运行成功 rs.status()
官网说OPENAI_BASE_URL地址后面要加v1,当我加了的时候,测试结果如下,报404:
于是去oneapi容器查看日志,可以看到fastgpt请求已经转到了oneapi,oneapi又去请求AzureOpenAI, AzureOpenAI返回404。于是去Azure上测试部署后的聊天功能,按F12查看网络请求,发现路由里面没有v1
于是更改docker-compose.yml文件,把OPENAI_BASE_URL值中的v1去掉了,重新执行docker-compose up -d ,重启之后继续测试,这次的报错就不一样了,如下图所示:
查看oneapi日志,请求结果是200,但没有响应内容,找了很久的原因,无法得知是OneApi还是Azure OpenAI的问题,于是转而去测试讯飞星火大模型。
先去官方领取讯飞星火认知大模型的个人免费试用套餐(我选的是V3.5版本):https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi?scr=price
然后去到讯飞开放平台去创建基于v3.5版本的应用,得到APPID、APISecret、APIKey三个值(在OneApi中需要用到)
增加星火模型的配置
注意:如果你之前的操作把OPENAI_BASE_URL的v1去掉了,请把它补上,然后执行命令:docker-compose up -d
AI模型选择上面配置的spark3.5,测试成功
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