• 服务器一次性部署One API + ChatGPT-Next-Web

服务器一次性部署One API + ChatGPT-Next-Web

2025-04-24 22:51:25 1 阅读

服务器一次性部署One API + ChatGPT-Next-Web

  • One API + ChatGPT-Next-Web 介绍
      • One API
      • ChatGPT-Next-Web
  • docker-compose 部署One API + ChatGPT-Next-Web
    • Open API docker-compose 配置
    • ChatGPT-Next-Web docker-compose 配置
    • docker-compose 启动容器
  • 后续配置

同步发布在个人笔记服务器一次性部署One API + ChatGPT-Next-Web

One API + ChatGPT-Next-Web 介绍

自从 OpenAI 公布旗下产品 ChatGPT 后,AIGC 的热潮已经到来很久了,我一直都只是及其轻度的翻墙使用 ChatGPT 或者使用手机品牌自带的产品。最近终于下定决心多了解一下,才发现类 ChatGPT 的产品已经多到一双手不够数了(实在太落伍了 〒▽〒 )。

为了更方便的体验多家的AI,遂决定在自己的服务器上使用 docker-compose 搭建一个可以集中多家 API 并方便切换的服务。One API + ChatGPT-Next-Web 的组合为我提供了这样可能。

One API

项目GitHub
One API 是一个多平台大模型 API 的接口管理 & 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 智脑以及腾讯混元等绝大部分模型。

在开发中我们会遇到这样的问题:大量的开源或成熟的项目是基于 OpenAI 的 API 编写的,但是我们需要对接的资源是非 OpenAI 的;或者我们需要在多个不同 API 接口的模型间进行切换。这都要求我们学习或频繁切换多家的 API。
如果我们有一个系统,可以把多个产品集中起来,并以一种统一的 API 接口暴露出来,那我们就可以方便的部署所有基于 OpenAI API 的项目了;在多家 AI 之间切换时也不再需要修改 API 格式。

One API 就可以实现这样的功能:它作为一个 Agent ,把多家大模型 API 接口接收进来,用户通过 One API 分发的 key 访问,实现以标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型(也可以统一使用非 OpenAI格式)。

非 OpenAI 格式模型
标准 OpenAI 格式模型
One API 分发的 key
讯飞星火认知
其他大模型
OpenAI
Azure
其他大模型
用户
One API

ChatGPT-Next-Web

项目GitHub
一个很优秀的开源项目,可以方便的部署跨平台的私人 ChatGPT 应用, 原生支持大量模型。在我的项目中主要用看来以标准的 OpenAI API 和 One API 对接,作为一个聊天前端使用。

浏览器访问
标准 OpenAI API 格式
用户
One API
ChatGPT-Next-Web

docker-compose 部署One API + ChatGPT-Next-Web

docker-compose 一次性部署多个服务的方法可以参考我以前的笔记:
docker compose部署nginx+php+mysql+phpmyadmin环境
本次的项目只有两个,相比于 LNMP 环境更加简单,本笔记分别记录最终的 compose 文件中的两个部分,如果只想部署其中一个服务的话,只使用对应的部分就好了。

Open API docker-compose 配置

最推荐自己阅读 github 上官方的 docker-compose 文件。

推荐先把镜像 pull 下来:

docker pull justsong/one-api:v0.6.10	# 最好指定版本号,默认tag可能会获得测试版镜像导致不稳定。

这里我的配置文件如下:
docker-compose.yml

version: '3.4'

services:
  one-api:
    image: justsong/one-api:v0.6.10
    container_name: one-api
    restart: always
#    network: host
    command: --log-dir /app/logs
    ports:
      - "yourport:3000"			# 填写映射到服务器上的端口号
    volumes:
      - yourdatapath:/data		# 填写自己本地的数据保存路径
      - yourlogpath:/app/logs	# 填写自己本地的日志保存路径
    environment:
      - SQL_DSN=oneapi:123456@tcp(db:3306)/one-api  # 修改此行,或注释掉以使用 SQLite 作为数据库
      - REDIS_CONN_STRING=redis://redis
      - SESSION_SECRET=random_string  # 修改为随机字符串
      - TZ=Asia/Shanghai
#      - NODE_TYPE=slave  # 多机部署时从节点取消注释该行
#      - SYNC_FREQUENCY=60  # 需要定期从数据库加载数据时取消注释该行
#      - FRONTEND_BASE_URL=https://openai.justsong.cn  # 多机部署时从节点取消注释该行
    depends_on:
      - redis
      - db
    healthcheck:
      test: [ "CMD-SHELL", "wget -q -O - http://localhost:3000/api/status | grep -o '"success":s*true' | awk -F: '{print $2}'" ]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3

  redis:
    image: "${REGISTRY:-docker.io}/redis:latest"
    container_name: redis
    restart: always

  db:
    image: "${REGISTRY:-docker.io}/mysql:8.2.0"
    restart: always
    container_name: mysql
    volumes:
      - ./data/mysql:/var/lib/mysql  # 挂载目录,持久化存储
    ports:
      - '3306:3306'
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai   # 设置时区
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 'OneAPI@justsong' # 设置 root 用户的密码
      MYSQL_USER: oneapi   # 创建专用用户
      MYSQL_PASSWORD: '123456'    # 设置专用用户密码
      MYSQL_DATABASE: one-api   # 自动创建数据库

注意:上述的文件会使用镜像内部的数据库,如果我们服务器上已经有了数据库,那可以在环境变量部分直接指定本机的数据库,redis 和 db 部分将不再需要。形如下面:

version: '3.4'

services:
  one-api:
    image: justsong/one-api:v0.6.10
    container_name: one-api
    restart: always
#    network: host
    command: --log-dir /app/logs
    ports:
      - "yourport:3000"			# 填写映射到服务器上的端口号
    volumes:
      - yourdatapath:/data		# 填写自己本地的数据保存路径
      - yourlogpath:/app/logs	# 填写自己本地的日志保存路径
    environment:
      - SQL_DSN=数据库专用用户:用户密码@tcp(数据库地址:数据库端口)/数据库名称  # 修改此行,或注释掉以使用 SQLite 作为数据库
      - SESSION_SECRET=random_string  # 修改为随机字符串
      - TZ=Asia/Shanghai
#      - NODE_TYPE=slave  # 多机部署时从节点取消注释该行
#      - SYNC_FREQUENCY=60  # 需要定期从数据库加载数据时取消注释该行
#      - FRONTEND_BASE_URL=https://openai.justsong.cn  # 多机部署时从节点取消注释该行
    healthcheck:
      test: [ "CMD-SHELL", "wget -q -O - http://localhost:3000/api/status | grep -o '"success":s*true' | awk -F: '{print $2}'" ]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3

在使用本地服务器时,推荐先把数据库建好,使用类似 phpmyadmin 等工具会十分方便。

ChatGPT-Next-Web docker-compose 配置

最推荐自己阅读 github 上官方的 docker-compose 文件。

推荐先把镜像 pull 下来:

docker pull yidadaa/chatgpt-next-web:v2.15.8 

这里我的配置文件如下:
docker-compose.yml

version: '3.4'

services:
  chatgpt-next-web:
#    profiles: [ "no-proxy" ]
    container_name: chatgpt-next-web
    image: yidadaa/chatgpt-next-web:v2.15.8
    ports:
      - yourport:3000
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY
      - GOOGLE_API_KEY=$GOOGLE_API_KEY
      - CODE=指定一个登录字段
      - BASE_URL=$BASE_URL
      - OPENAI_ORG_ID=$OPENAI_ORG_ID
      - HIDE_USER_API_KEY=$HIDE_USER_API_KEY
      - DISABLE_GPT4=$DISABLE_GPT4
      - ENABLE_BALANCE_QUERY=$ENABLE_BALANCE_QUERY
      - DISABLE_FAST_LINK=$DISABLE_FAST_LINK
      - OPENAI_SB=$OPENAI_SB

docker-compose 启动容器

如果只需要部署一个服务的话,直接使用上面某个服务的文件即可;如果要一次性部署两个服务,则需要将两个文件合并在一个文件内,注意删除重复的***version: ‘3.4’ services:***字段,最终形如下面的格式:

# Creat container for One API + ChatGPT-Next-Web
version: '3.4'

services:
  one-api:
	###
	###
	###

  chatgpt-next-web:
	###
	###
	###

最后运行命令:

docker-compose up -d

使用命令 docker ps查看当前运行的容器里面是否有我们的 one-api 和 chatgpt-next-web,如果有的话,那就运行成功了。
此时我们通过浏览器分别访问地址:
One API
yourdomain:oneapi_port
首次访问需要登录,默认用户为 root ,默认密码是 12345。

ChatGPT-Next-Web:
yourdomain:chatgptnextweb_port

后续配置

笔记只记录了两个平台的搭建过程。后续会以讯飞的 SparkDesk 模型为例,介绍如何联通两个服务,实现个人服务器访问类 ChatGPT AI。
后续笔记已更新:
配置 One API + ChatGPT-Next-Web,以讯飞星火认知大模型为例

本文地址:https://www.vps345.com/623.html

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redhat QT 5.12.12 QT开发环境 Ubuntu18.04 双系统 GRUB引导 Linux技巧 wsl springboot远程调试 java项目远程debug docker远程debug java项目远程调试 springboot远程 计算机 apt dubbo 中兴光猫 换光猫 网络桥接 自己换光猫 eclipse gateway Clion Nova ResharperC++引擎 Centos7 远程开发 图像处理 业界资讯 can 线程池 客户端 Agent ArkUI 多端开发 智慧分发 应用生态 鸿蒙OS code-server SVN Server tortoise svn r语言 数据挖掘 数据可视化 数据分析 zabbix 单元测试 功能测试 ssh远程登录 AISphereButler 远程 执行 sshpass 操作 Typore linux上传下载 健康医疗 互联网医院 kamailio sip VoIP 大数据平台 wps 银河麒麟高级服务器 外接硬盘 Kylin 中间件 gradle 框架搭建 .net 回显服务器 UDP的API使用 vSphere vCenter Java Applet URL操作 服务器建立 Socket编程 网络文件读取 AI大模型 大模型入门 大模型教程 ESXi Dell HPE 联想 浪潮 linux安装配置 ukui 麒麟kylinos openeuler 换源 国内源 Debian rust腐蚀 rnn seatunnel yaml Ultralytics 可视化 openEuler web springboot 系统架构 升级 CVE-2024-7347 VPS etl etcd 数据安全 RBAC 嵌入式 linux驱动开发 温湿度数据上传到服务器 Arduino HTTP 需求分析 规格说明书 wsl2 交叉编译 Linux环境 autodl 软件定义数据中心 sddc 矩阵 big data selete 高级IO dify 雨云 NPS 飞书 开机自启动 rag ragflow ragflow 源码启动 web3 传统数据库升级 银行 大语言模型 LLMs 单一职责原则 IPMITOOL 硬件管理 opcua opcda KEPServer安装 大模型微调 微信分享 Image wxopensdk 工业4.0 IMM rtsp服务器 rtsp server android rtsp服务 安卓rtsp服务器 移动端rtsp服务 大牛直播SDK echarts Linux的基础指令 gitea iis 移动云 云服务 可信计算技术 lio-sam SLAM token sas 鲲鹏 小智AI服务端 xiaozhi TTS FTP 服务器 计算机外设 课程设计 SSL 域名 rsyslog Anolis nginx安装 环境安装 linux插件下载 小艺 Pura X HiCar CarLife+ CarPlay QT RK3588 僵尸世界大战 游戏服务器搭建 Node-Red 编程工具 流编程 k8s nfs SWAT 配置文件 服务管理 网络共享 CPU 主板 电源 网卡 程序 编程 性能分析 v10 软件 毕昇JDK 数据结构 webstorm Trae IDE AI 原生集成开发环境 Trae AI mcu Cline Kali Linux 黑客 渗透测试 信息收集 micropython esp32 mqtt linux 命令 sed 命令 黑客技术 VR手套 数据手套 动捕手套 动捕数据手套 VMware安装mocOS VMware macOS系统安装 项目部署到linux服务器 项目部署过程 本地部署 实时互动 微信小程序域名配置 微信小程序服务器域名 微信小程序合法域名 小程序配置业务域名 微信小程序需要域名吗 微信小程序添加域名 半虚拟化 硬件虚拟化 Hypervisor EasyConnect vscode1.86 1.86版本 ssh远程连接 输入法 田俊楠 SSE open Euler dde 统信UOS 网络攻击模型 LLM Web APP Streamlit .netcore 网工 opensearch helm 工作流 workflow Kali ssrf 失效的访问控制 openwrt gcc adobe elk Python 网络编程 聊天服务器 套接字 TCP Socket bug 游戏服务器 TrinityCore 魔兽世界 sysctl.conf vm.nr_hugepages dash 正则表达式 iperf3 带宽测试 文件分享 软件工程 W5500 OLED u8g2 odoo 服务器动作 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