Docker部署AI大模型:14.7K星项目的Key分发与接口管理策略

对于对 AI 感兴趣的小伙伴们来说,一定听说过大名鼎鼎的 One API 项目,它在 Github 上拥有 14.7k 的 stars 和 3.4k 的 forks,项目简介如下:
OpenAI 接口管理 & 分发系统,支持 Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元,可用于二次分发管理 key,仅单可执行文件,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用. OpenAI key management & redistribution system, using a single API for all LLMs, and features an English UI.
划重点!!!
- ⭐️⭐️⭐️ OpenAI 接口管理 & 分发系统
- ⭐️⭐️⭐️可用于二次分发管理 key
⭐️⭐️⭐️支持的 AI 大模型有二十多种,挑几个大家熟知的列列:
- (支持 )
- (支持 AWS Claude)
还有其他一大波模型也正在支持的路上,感兴趣的小伙伴可以访问 自行查看哦👀
使用 Docker 部署
实际上项目作者提供了 6 种部署方式,外加部署之后如何配合第三方服务使用 One API。分别是:
6 种部署方式
- Docker 部署(本次使用 Docker 部署)
- Docker Compose 部署
- 手动部署
- 多机部署
- 宝塔部署教程
- 部署到第三方平台
部署第三方服务配合 One API 使用
- ChatGPT Next Web
- ChatGPT Web
- QChatGPT - QQ 机器人
部署
在基于 Docker 进行部署时,可以根据自己规划的并发量来选择使用 SQLite 还是 MySQL,如果并发量比较大,务必设置 SQL_DSN
。
docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api
docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e SQL_DSN="root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi" -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api
在部署好之后,我们就可以通过访问服务器 IP:3000
的方式来访问项目了。

我们点击右上角的登录按钮进行登录(默认账号密码是 root/123456)

配置渠道
登录后会跳转到修改密码页面,修改完密码之后就可以玩儿起里面的功能了。

这里我们结合之前部署过的 coze-discord-proxy 做自定义渠道:


提交保存,然后回到渠道页面进行测试:

测试通过,就是响应时间有些长。
创建令牌



点击复制,然后就可以手动复制一个 API Key 了:

测试 Key
复制好之后,我们可以在 NextChat 上进行测试,修改红框中的配置项,其中接口地址就是 One API 的服务地址:

回到对话框开始对话:

完成~😄

如何学习AI大模型?
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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