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FastGPT连接OneAI接入网络模型
1.准备工作
本文档参考FastGPT的官方文档
| 主机ip | 接入模型 | 主机名称 | 系统 |
|---|---|---|---|
| 192.168.37.200 | 文心一言 | fastgpt | centos7 |
**部署架构图 **
本架构是用docker-compose进行部署
安装docker
[root@fastgpt ~]# yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
[root@fastgpt ~]# yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
[root@fastgpt ~]# sed -i 's+download.docker.com+mirrors.aliyun.com/docker-ce+' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
[root@fastgpt ~]# yum -y install docker-ce
[root@fastgpt ~]# systemctl enable --now docker
[root@fastgpt ~]# systemctl disable --now firewalld
[root@fastgpt ~]# setenforce 0
安装docker-compose
[root@fastgpt ~]# curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0
100 56.6M 100 56.6M 0 0 168k 0 0:05:44 0:05:44 --:--:-- 225k
[root@fastgpt ~]# chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
[root@fastgpt ~]# docker -v
Docker version 26.1.4, build 5650f9b
[root@fastgpt ~]# docker-compose -v
Docker Compose version v2.20.3
2.开始部署
2.1下载 docker-compose.yml
[root@fastgpt ~]# mkdir fastgpt
[root@fastgpt ~]# cd fastgpt/
[root@fastgpt fastgpt]# curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 5109 100 5109 0 0 236 0 0:00:21 0:00:21 --:--:-- 1122
[root@fastgpt fastgpt]# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 5577 100 5577 0 0 9613 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 9598
[root@fastgpt fastgpt]# ls
config.json docker-compose.yml
2.2修改docker-compose.yml里的参数
有些容器的镜像可能很难拉下来，这时可以配一个加速器或者把docker-compose.yml里的镜像源换成国内的阿里源
[root@fastgpt fastgpt]# docker-compose up -d
[root@fastgpt fastgpt]# sleep 10
[root@fastgpt fastgpt]# docker restart oneapi #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)
3.打开FastGPT添加模型
可以通过ip:3000访问FastGPT，默认账号为root密码为1234。
安装成功之后
访问时注意关防火墙
我们访问上去是不能用的，需要让oneapi当作一个跳板来连接外部模型
3.1打开OneAPI
通过ip:3001访问OneAPI，默认账户为root密码是123456
3.2接入网络模型
以文心一言为例
创建一个渠道
注意在填写密钥的时候一定要是apikey|SecretKey的格式，我因为只填写的apikey导致一直测试不了花了我1个小时时间排错
测试一下
创建一个令牌
创建好令牌之后就可以获取OneAPI的APIkey了
获取到key之后回到docker-compose.yml中来
- OPENAI_BASE_URL=http://192.168.37.200:3001/v1 #这里填写OneAPI的访问地址，并在后面加上/v1
- CHAT_API_KEY=sk-jp8hCd3nJL0Z0fdg2b5d9aB3B1Bd4f8686Ae9fF62eA06eB1 #这里填写我们刚刚获取的APIkey
然后再修改config.json文件
"llmModels": [
...
{
"model": "ERNIE-4.0-8K", // 这里的模型需要对应 One API 的模型
"name": "文心一言", // 对外展示的名称
"avatar": "/imgs/model/ernie.svg", // 模型的logo
"maxContext": 16000, // 最大上下文
"maxResponse": 4000, // 最大回复
"quoteMaxToken": 13000, // 最大引用内容
"maxTemperature": 1.2, // 最大温度
"charsPointsPrice": 0,
"censor": false,
"vision": false, // 是否支持图片输入
"datasetProcess": false, // 是否设置为知识库处理模型
"usedInClassify": true, // 是否用于问题分类
"usedInExtractFields": true, // 是否用于字段提取
"usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用
"usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化
"toolChoice": true, // 是否支持工具选择
"functionCall": false, // 是否支持函数调用
"customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
"customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
"defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
"defaultConfig":{} // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
}
...
],
添加模型向量
"vectorModels": [
......
{
"model": "text-embedding-ada-002",
"name": "Embedding-2",
"avatar": "/imgs/model/openai.svg",
"charsPointsPrice": 0,
"defaultToken": 700,
"maxToken": 3000,
"weight": 100
},
......
]
3.3重启服务
[root@fastgpt fastgpt]# docker-compose down && docker-compose up -d
这里就可以选择文心一言进行对话了
我们尝试进行一次对话
这样我们就接入好了网络模型
