Kimi人气飙升，手把手教你如何用极空间部署这个AI大模型~_kimi私有化部署

近期，从几百个AI大模型中突围的Kimi，因免费试用、模型大、响应快、扩展功能多等特点受到欢迎，被称为GPT4.0超级平替，火爆出圈！相信很多人手机中已经拥有了Kimi了吧！

先来认识一下Kimi是谁？

Kimi是一款国产人工智能助手，主要有“长文总结和生成、联网搜索、数据处理、编写代码、用户交互、翻译”6项功能，是全球首个支持输入20万汉字的智能助手产品。

Kimi的优势在于其高效的信息处理能力、多语言对话、强大的搜索能力、安全性和合规性、用户隐私保护、广泛的文件格式支持以及适应性和灵活性，这些特点使得Kimi成为用户获取信息和解决问题的有力助手。

这样的AI智能助手，是不是也想让你的极空间里拥有一个？那今天就大家都安排上↓↓↓

今天的进阶版玩法教程是： 用AI NAS 极空间Z423部署一夜爆火的【Kimi】, 极空间docker可玩性那么强！

书接上回，之前我写到过通过极空间部署kimi的API接口从而实现kimi大模型的使用，但由于过程很多人还是没看懂，且不知道如何对接到web服务中，于是今天便重新写写，同时我们将这个服务升级，除了kimi再将智谱、千问等大模型接入到我们的极空间中去部署。为了照顾老用户，这次我依然使用极空间来部署，并且过程会更为详细。

Z423

本次整个部署过程会涉及一共四个容器，我这里采用的设备为极空间Z423，作为民用级的NAS性能巅峰产品，除了出厂自带的32G大内存对于喜欢折腾各种玩法的人来说很友好，Z423的AMD锐龙7 5825U也是目前我使用过最强的NASCPU了。目前我Docker中已经部署十多个项目加上虚拟机一个，可以看到CPU的占用几乎不动，内存也完全没有焦虑。当然了，今天介绍的容器在老款Z4S以及最新的Z4Pro也可以流畅运行。

部署过程

首先我们需要先部署一个web服务用于承接这些API接口，这样你才能通过可视化的界面来使用各种各样的大模型。市面上目前已经蛮多这样的web应用了，但无一例外大多都是套壳NextChat，所以我们干脆直接使用NextChat。

NextChat的部署并不难，首先我们访问极空间的Docker界面，在仓库中直接搜索yidadaa/chatgpt-next-web，如果下载超时，可以通过自定义拉取加代理的方式。

项目下载

选择自定义拉取，随后在项目名前面加上dockerproxy.com，这样便可以实现更快的拉取镜像文件。（网址后面记得要加/符号哦！）

加速镜像

镜像下载之后我们选择镜像创建容器，容器端口3000不变，本地端口随意不冲突就行。

端口映射

环境变量这里可以可以填写API的代理地址，key和访问密码，这里可以暂时不填写，毕竟我们还没有获取到key，访问密码变量为code，看你自己是否需要了，不填默认无密码。

环境变量

我这里直接全都不填写，随后直接创建容器。创建好之后我们打开极空间的远程访问功能（只能使用客户端）新建NextChat的远程访问，地址为127.0.0.1:本地端口，例如我这里就是127.0.0.1:3999。

远程访问

这时候我们通过远程访问的标签就可以访问到项目了，同时也可以将标签贴到首页作为快捷访问图标，极空间这一点还是蛮方便的，简单实用！

项目首页

这时候我们还不能提问以及画图，毕竟我们还没有填写key。而为了将所有大模型集中到一起，所以这里我们直接部署one api来实现API接口的统一。在此之前我们在docker文件夹新建one文件夹（名字随意，好记就行）

准备工作

随后在极空间的Docker仓库搜索justsong/one-api，如果拉取失败，还是可以采取上述的加代理的形式。

选择镜像创建容器，文件夹路径这里我们将刚刚创建的one文件夹映射路径设置为/data，端口上容器端口3000不动，本地端口随意不冲突就行了。

容器设置

随后启动项目，这时候我们就能得到一个用于对接所有大模型的服务了，默认的用户名为root密码123456，首次登录会提醒你修改密码。这里我依然使用极空间的远程访问编辑好，这样方便我们直接使用。

项目预览

这里我们已经为api的接入做好了所有准备工作了，接下来便是大模型的api搭建。首先是kimi模型。直接打开Docker仓库界面搜索：kimi-free-api下载镜像，镜像并不大，部署好也就200多M。（需要注意的事，该项目目前仅用于自用，再次感谢LLM Red Team大模型红队组织的开源项目。）

项目下载

下载之后我们直接创建容器，这里只需要将端口8000映射出去就可以了。这时候你的kimi接口便为你的ip地址+本地端口号，例如我这里就是http://192.168.101.12:8700。

端口映射

接口有了，还需要获取对应的key。kimi的key很好获取，登录kimi的官网，注册登录账号之后随便发起一段对话。随后按F12打开浏览器的开发人员功能，这里我使用的为Edge浏览器，所以点击应用程序-本地会话功能，找到refresh_token这一项，将其中的值记录下来，这就是稍后需要使用到的key。如果你是谷歌或其他浏览器，开发选项为英文界面，那么就在Application > Local Storage中去找。

key

这时候我们便得到了kimi的api接口以及key。由于kimi目前不支持ai绘图，所以我们还需要其他模型，所以这里我们再采取LLM Red Team大模型红队的开源项目glm-free-api来获取智谱清言的api接口以及key。Docker中搜索vinlic/glm-free-api下载镜像。

智谱清言

依然还是一样，只需要映射端口即可。端口映射之后直接启动项目，接着我们去智谱清言的官网获取key。注册登录一个账号，随后随便发起一段对话，随后按下F12获取到key。这时候我们便得到了智谱清言的接口与key了。

获取key

最后我们打开刚刚部署的one api项目界面，在渠道中添加kimi以及智谱清言，这里需要注意模型的选择，kimi由于不支持ai绘画，所以只需要选择对话模型即可，可以参考我这里的设置，代理地址便是我们刚刚搭建的kimi接口地址，密钥则是我们刚刚通过F12获取的值。

kimi设置

智谱清言因为具备ai绘图的能力，所以在设置中我们需要添加上dall-e-2或者-3都可以。他起模型有没有都无所谓，加上也不碍事，代理和密钥同上。

智谱设置

最后点击令牌，选择添加一个令牌，随后复制我们的令牌。再转到我们搭建的NextChat项目，点击右下角的设置项选择自定义接口，接口地址则是我们搭建的one-api服务地址,例如我这里就为http://192.168.101.12:3300。API key则是我们刚刚获取到的令牌。

web设置

这时候我们就能直接对话了，通过极空间的远程访问功能将NextChat固定到桌面，这样便可以直接在极空间中打开服务，从而实现对话了。

kimi展示

如何系统的去学习大模型LLM ？

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