Fastgpt本地化部署 - 以MAC为例

🕗 发布于 2024-10-12 06:44 人工智能 语言模型 fastGPT

1.认识fastgpt

2.私有化部署

MongoDB：用于存储除了向量外的各类数据
PostgreSQL/Milvus：存储向量数据
OneAPI: 聚合各类 AI API，支持多模型调用（任何模型问题，先自行通过 OneAPI 测试校验）

（1）前置工作

Docker环境、网络

（2）开始部署

本地创建文件夹命名为fastgpt，在该文件夹下创建config.json 和 docker-compose.yml 文件。

内容如下：

// 已使用 json5 进行解析，会自动去掉注释，无需手动去除
{
  "feConfigs": {
    "lafEnv": "https://laf.dev" // laf环境。 https://laf.run （杭州阿里云） ,或者私有化的laf环境。如果使用 Laf openapi 功能，需要最新版的 laf 。
  },
  "systemEnv": {
    "vectorMaxProcess": 15,
    "qaMaxProcess": 15,
    "pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
  },
  "llmModels": [
    {
      "model": "gpt-4o-mini", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
      "name": "gpt-4o-mini", // 模型别名
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo
      "maxContext": 125000, // 最大上下文
      "maxResponse": 16000, // 最大回复
      "quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容
      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
      "vision": true, // 是否支持图片输入
      "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）
      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。目前只有gpt支持）
      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
      "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）
      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
    },
    {
      "model": "gpt-4o",
      "name": "gpt-4o",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "maxContext": 125000,
      "maxResponse": 4000,
      "quoteMaxToken": 120000,
      "maxTemperature": 1.2,
      "charsPointsPrice": 0,
      "censor": false,
      "vision": true,
      "datasetProcess": true,
      "usedInClassify": true,
      "usedInExtractFields": true,
      "usedInToolCall": true,
      "usedInQueryExtension": true,
      "toolChoice": true,
      "functionCall": false,
      "customCQPrompt": "",
      "customExtractPrompt": "",
      "defaultSystemChatPrompt": "",
      "defaultConfig": {},
      "fieldMap": {}
    },
    {
      "model": "o1-mini",
      "name": "o1-mini",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "maxContext": 125000,
      "maxResponse": 4000,
      "quoteMaxToken": 120000,
      "maxTemperature": 1.2,
      "charsPointsPrice": 0,
      "censor": false,
      "vision": false,
      "datasetProcess": true,
      "usedInClassify": true,
      "usedInExtractFields": true,
      "usedInToolCall": true,
      "usedInQueryExtension": true,
      "toolChoice": false,
      "functionCall": false,
      "customCQPrompt": "",
      "customExtractPrompt": "",
      "defaultSystemChatPrompt": "",
      "defaultConfig": {
        "temperature": 1,
        "stream": false
      },
      "fieldMap": {
        "max_tokens": "max_completion_tokens"
      }
    },
    {
      "model": "o1-preview",
      "name": "o1-preview",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "maxContext": 125000,
      "maxResponse": 4000,
      "quoteMaxToken": 120000,
      "maxTemperature": 1.2,
      "charsPointsPrice": 0,
      "censor": false,
      "vision": false,
      "datasetProcess": true,
      "usedInClassify": true,
      "usedInExtractFields": true,
      "usedInToolCall": true,
      "usedInQueryExtension": true,
      "toolChoice": false,
      "functionCall": false,
      "customCQPrompt": "",
      "customExtractPrompt": "",
      "defaultSystemChatPrompt": "",
      "defaultConfig": {
        "temperature": 1,
        "stream": false
      },
      "fieldMap": {
        "max_tokens": "max_completion_tokens"
      }
    }
  ],
  "vectorModels": [
    {
      "model": "text-embedding-ada-002", // 模型名（与OneAPI对应）
      "name": "Embedding-2", // 模型展示名
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // logo
      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token
      "defaultToken": 700, // 默认文本分割时候的 token
      "maxToken": 3000, // 最大 token
      "weight": 100, // 优先训练权重
      "defaultConfig": {}, // 自定义额外参数。例如，如果希望使用 embedding3-large 的话，可以传入 dimensions:1024，来返回1024维度的向量。（目前必须小于1536维度）
      "dbConfig": {}, // 存储时的额外参数（非对称向量模型时候需要用到）
      "queryConfig": {} // 参训时的额外参数
    },
    {
      "model": "text-embedding-3-large",
      "name": "text-embedding-3-large",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "charsPointsPrice": 0,
      "defaultToken": 512,
      "maxToken": 3000,
      "weight": 100,
      "defaultConfig": {
        "dimensions": 1024
      }
    },
    {
      "model": "text-embedding-3-small",
      "name": "text-embedding-3-small",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "charsPointsPrice": 0,
      "defaultToken": 512,
      "maxToken": 3000,
      "weight": 100
    }
  ],
  "reRankModels": [],
  "audioSpeechModels": [
    {
      "model": "tts-1",
      "name": "OpenAI TTS1",
      "charsPointsPrice": 0,
      "voices": [
        { "label": "Alloy", "value": "alloy", "bufferId": "openai-Alloy" },
        { "label": "Echo", "value": "echo", "bufferId": "openai-Echo" },
        { "label": "Fable", "value": "fable", "bufferId": "openai-Fable" },
        { "label": "Onyx", "value": "onyx", "bufferId": "openai-Onyx" },
        { "label": "Nova", "value": "nova", "bufferId": "openai-Nova" },
        { "label": "Shimmer", "value": "shimmer", "bufferId": "openai-Shimmer" }
      ]
    }
  ],
  "whisperModel": {
    "model": "whisper-1",
    "name": "Whisper1",
    "charsPointsPrice": 0
  }
}

# 数据库的默认账号和密码仅首次运行时设置有效
# 如果修改了账号密码，记得改数据库和项目连接参数，别只改一处~
# 该配置文件只是给快速启动，测试使用。正式使用，记得务必修改账号密码，以及调整合适的知识库参数，共享内存等。
# 如何无法访问 dockerhub 和 git，可以用阿里云（阿里云没有arm包）

version: '3.3'
services:
  # db
  pg:
    image: pgvector/pgvector:0.7.0-pg15 # docker hub
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0 # 阿里云
    container_name: pg
    restart: always
    ports: # 生产环境建议不要暴露
      - 5432:5432
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 这里的配置只有首次运行生效。修改后，重启镜像是不会生效的。需要把持久化数据删除再重启，才有效果
      - POSTGRES_USER=username
      - POSTGRES_PASSWORD=password
      - POSTGRES_DB=postgres
    volumes:
      - ./pg/data:/var/lib/postgresql/data
  mongo:
    image: mongo:5.0.18 # dockerhub
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
    # image: mongo:4.4.29 # cpu不支持AVX时候使用
    container_name: mongo
    restart: always
    ports:
      - 27017:27017
    networks:
      - fastgpt
    command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
    volumes:
      - ./mongo/data:/data/db
    entrypoint:
      - bash
      - -c
      - |
        openssl rand -base64 128 > /data/mongodb.key
        chmod 400 /data/mongodb.key
        chown 999:999 /data/mongodb.key
        echo 'const isInited = rs.status().ok === 1
        if(!isInited){
          rs.initiate({
              _id: "rs0",
              members: [
                  { _id: 0, host: "mongo:27017" }
              ]
          })
        }' > /data/initReplicaSet.js
        # 启动MongoDB服务
        exec docker-entrypoint.sh "$$@" &

        # 等待MongoDB服务启动
        until mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')" > /dev/null 2>&1; do
          echo "Waiting for MongoDB to start..."
          sleep 2
        done

        # 执行初始化副本集的脚本
        mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js

        # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程
        wait $$!

  # fastgpt
  sandbox:
    container_name: sandbox
    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:latest # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest # 阿里云
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.9 # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9 # 阿里云
    ports:
      - 3020:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
      - sandbox
    restart: always
    environment:
      # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # AI模型的API地址哦。务必加 /v1。这里默认填写了OneApi的访问地址。
      - OPENAI_BASE_URL=http://oneapi:3000/v1
      # AI模型的API Key。（这里默认填写了OneAPI的快速默认key，测试通后，务必及时修改）
      - CHAT_API_KEY=sk-fastgpt
      # 数据库最大连接数
      - DB_MAX_LINK=30
      # 登录凭证密钥
      - TOKEN_KEY=any
      # root的密钥，常用于升级时候的初始化请求
      - ROOT_KEY=root_key
      # 文件阅读加密
      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
      # MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。
      - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
      # pg 连接参数
      - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres
      # sandbox 地址
      - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
      # 日志等级: debug, info, warn, error
      - LOG_LEVEL=info
      - STORE_LOG_LEVEL=warn
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json

  # oneapi
  mysql:
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36 # 阿里云
    image: mysql:8.0.36
    container_name: mysql
    restart: always
    ports:
      - 3306:3306
    networks:
      - fastgpt
    command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password
    environment:
      # 默认root密码，仅首次运行有效
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: oneapimmysql
      MYSQL_DATABASE: oneapi
    volumes:
      - ./mysql:/var/lib/mysql
  oneapi:
    container_name: oneapi
    image: ghcr.io/songquanpeng/one-api:v0.6.7
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6 # 阿里云
    ports:
      - 3001:3000
    depends_on:
      - mysql
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
    environment:
      # mysql 连接参数
      - SQL_DSN=root:oneapimmysql@tcp(mysql:3306)/oneapi
      # 登录凭证加密密钥
      - SESSION_SECRET=oneapikey
      # 内存缓存
      - MEMORY_CACHE_ENABLED=true
      # 启动聚合更新，减少数据交互频率
      - BATCH_UPDATE_ENABLED=true
      # 聚合更新时长
      - BATCH_UPDATE_INTERVAL=10
      # 初始化的 root 密钥（建议部署完后更改，否则容易泄露）
      - INITIAL_ROOT_TOKEN=fastgpt
    volumes:
      - ./oneapi:/data
networks:
  fastgpt:

（将fastgpt的ports修改为3020:3000）

对于该配置文件下载时存在三个版本，如何选择依据下图：

（3）下载镜像

docker-compose up -d     # 一次性启动所有服务，若本地没有该服务镜像则会先下载

（4）安装ollama

Ollama是管理和运行大型语言模型的开源工具。其功能特点包括：可在本地运行大型语言模型，保障数据隐私与安全；支持多种模型管理，方便用户按需拉取切换；轻量级，对系统资源要求相对合理，能在多种设备运行；具有简单的命令行界面，易于使用。在应用场景方面，对开发者而言，能在本地快速搭建测试环境，提高开发效率；对普通用户来说，可用于个人创作任务并确保数据安全，是一款功能实用且易用的工具。

ollama安装地址｜ ollama仓库地址

ollama常用命令：

ollama pull <model - name> ：用于从 Ollama 的模型库中拉取指定名称的模型到本地
ollama list：该命令会列出已经下载到本地的所有模型
ollama run <model - name>：启动指定名称的模型

（5）安装M3E

# 1.拉取镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest

# 2.启动镜像（2种方式根据实际情况选择）
# 使用CPU运行
docker run -d --name m3e -p 6100:6008 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api
# nvida-docker 使用GPU
docker run -d --name m3e -p 6100:6008 --gpus all registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api

测试是否安装成功：

curl --location 'http://localhost:6100/v1/embeddings' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk' \
--data '{
"model": "m3e",
"input": [
"laf是什么"
]
}'

（6）通过one-api配置国内大模型（以qwen）

根据设定的端口，在浏览器内输入localhost:3001,默认账号为root密码为123456

（端口号在docker-compose.yml文件中查看）

在渠道中配置通义千问和M3E。

a. 通义千问配置

b. M3E配置

密钥默认设置为: sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk

c.测试所有渠道

（7）将模型集成进fastgpt

修改config.json文件

 "chatModels": [
...
     #新增一个模型配置
   {
      "model": "qwen2.5:0.5b", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
      "name": "qwen", // 模型别名
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo
      "maxContext": 8000, // 最大上下文
      "maxResponse": 8000, // 最大回复
      "quoteMaxToken": 8000, // 最大引用内容
      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
      "vision": true, // 是否支持图片输入
      "datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）
      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。目前只有gpt支持）
      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
      "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）
      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
    },
   ...
]

# 添加m3e向量模型
"vectorModels": [
  ......
    {
      "model": "m3e",
      "name": "m3e",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "charsPointsPrice": 0,
      "defaultToken": 700,
      "maxToken": 3000,
      "weight": 100
    },
  ......
]

(其中name的值需要与one-api渠道配置中的名称保持一致，model的值需要与模型名称保持一致)

docker-compose down
docker-compose up -d

(8) 测试

访问fastgpt：http://localhost:3020

知识库 - 新建知识库

成功！！

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_37827702/article/details/142855090

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