Windows+WSL+Ubuntu+Docker-Desktop+FastGPT+m3e+oneapi+ChatGLM3部署本地AI知识库

我吃饭很厉害 2024-07-16 09:31:02 阅读 53

1. windows wsl Ubuntu(略)

2. 安装docker-destktop并设置wsl（略）

3. 在ubuntu中操作：

下载yml和json文件

<code>cd ~/

sudo mkdir fastgpt

cd fastgpt

curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml

curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

修改yml文件，打开下载的docker-compose.yml文件，修改fastgpt端口为3200:3000(其中外部暴露端口3200可以任意)

拉去镜像，这个过程稍微比较长，如果timeout，重新拉去，或者更改docker镜像源，如何修改请自行百度

sudo docker-compose pull && sudo docker-compose up -d

手动初始化mongo（fastgpt 4.7版本不需要初始化，可以进入容器先查询）

查看mongo容器是否正常运行

sudo docker ps

进入容器

sudo docker exec -it mongo bash

链接数据库（这里需要填mongo用户名和密码）

mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin

直接查询初始化副本集的状态，如果提示rs0状态，则代表成功

rs.status()# 成功则退出

exit()

浏览器访问 http://localhost:3020 则可以访问fastgpt的页面，默认账号是 root，密码是 1234

4. 下载启动chatglm3的api服务

下载文件和模型：

程序文件下载地址：链接 https://pan.baidu.com/s/1JjIUkQohjDMyurapD5gfqg?pwd=lky0

模型下载（模型文件将整个文件夹的内容都下载，耗时比较长）：

官网地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k/tree/main百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/12WsiftYvarm7A2VaL_NBHg?pwd=147l

修改chatglm3程序文件的bat

程序文件解压后，鼠标右键编辑02启动api.bat文件

复制下载好模型的绝对路径

将复制好的路径替换bat文件的模型路径(set MODEL_PATH)，并保存退出

@echo off

chcp 65001 >null

echo 启动中，请耐心等待

set PYTHON=..\glut\python.exe

set SC_PATH=..\glut\Scripts

set CU_PATH=..\glut\Lib\site-packages\torch\lib

set PATH=%SC_PATH%;%CU_PATH%;%PATH%

set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

set HF_HOME=..\huggingface

set MODEL_PATH=..\..\chatglm3-6b-32k

# 我上面使用的相对路径，也可以使用绝对路径

# set MODEL_PATH=E:\LLM\chatglm3-6b-32k

CD openai_api_demo

%PYTHON% openai_api.py

pause

双击启动02启动api.bat文件，启动完成之后就能看到使用的是http://0.0.0.0:8000，请勿关闭这个cmd窗口。

注意：请勿使用右键管理员运行，会报错：The system cannot find the path specified.

5. 使用docker部署m3e

实现本地私有部署，并调用本地LLM，则需要本地的想量化模型处理文本资料，选择M3E小模型，占用资源不高，CPU也可运行。

镜像名： stawky/m3e-large-api:latest国内镜像： registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest 端口号: 6008 环境变量openai的渠道密码，默认：sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk

确认端口是否被占用，m3e默认使用6008端口，使用下面命令查看是否被占用

netsh int ipv4 show excludedport tcp

部署m3e（本人使用gpu来运算）

使用cpu运行

sudo docker run -d -p 6008:6008 --name=m3e-large-api registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest

使用gpu运行

sudo docker run -d -p 6008:6008 --gpus all --name=m3e-large-api registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest

源镜像（推荐）

sudo docker run -d -p 6008:6008 --gpus all --name=m3e-large-api stawky/m3e-large-api:latest

其中 --gpus all 是使用gpu来运行，此过程比较慢，等待部署完成

6. 配置oneapi

运行并访问oneapi：访问 http://localhost:3000/ 并登录。初始账号用户名为 root，密码为 123456

点击令牌，添加新的令牌 如图所示：

在这里插入图片描述

复制<code>ChatGPT Next Web

# 这是我的令牌

https://app.nextchat.dev/#/?settings={"key":"sk-kuI2uEsxnJV8XgIN69493c7088D544Aa9b9d645d950e85F7","url":"http://localhost:3000"}

# 其中key为：sk-kuI2uEsxnJV8XgIN69493c7088D544Aa9b9d645d950e85F7

# url：http://localhost:3000

在这里插入图片描述

通常一般教程会让大家去配置渠道，但是我们是用的windows wsl ubuntu 和docker-desktop，后续配置m3e渠道测试的时候会访问不通，会出现<code>connect: 192.168.0.137:6008 connection refused（如图），所以我们需要重新配置docker-compose.yml

在这里插入图片描述

7. 重新配置docker-compose.yml和config.json

docker-compose.yml，其中<code>OPENAI_BASE_URL无修修改就是用默认的http://oneapi:3000/v1，CHAT_API_KEY为上面复制ChatGPT Next Web的 key，还需要在oneapi 中增加一个 extra_hosts，详细配置如下：

docker-compose.yml

# 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。

version: '3.3'

services:

pg:

image: ankane/pgvector:v0.5.0 # git

# image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.5.0 # 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: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18

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:

container_name: fastgpt

# image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # git

image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # 阿里云

ports:

- 3020:3000

networks:

- fastgpt

depends_on:

- mongo

- pg

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-kuI2uEsxnJV8XgIN69493c7088D544Aa9b9d645d950e85F7

# 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

volumes:

- ./config.json:/app/data/config.json

- ./fastgpt/tmp:/app/tmp

mysql:

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:latest

ports:

- 3001:3000

depends_on:

- mysql

networks:

- fastgpt

# oneapi中测试不通的话，增加下面代码

extra_hosts:

- host.docker.internal:host-gateway

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:

config.json需要在llmModels中增加chatglm3的模型，在vectorModels中增加m3e，全部配置如下：

{

"feConfigs": {

"lafEnv": "https://laf.dev"

},

"systemEnv": {

"openapiPrefix": "fastgpt",

"vectorMaxProcess": 15,

"qaMaxProcess": 15,

"pgHNSWEfSearch": 100

},

"llmModels": [

{

"model": "chatglm3",

"name": "chatglm3",

"maxContext": 16000,

"avatar": "/imgs/model/openai.svg",

"maxResponse": 4000,

"quoteMaxToken": 13000,

"maxTemperature": 1.2,

"charsPointsPrice": 0,

"censor": false,

"vision": false,

"datasetProcess": true,

"usedInClassify": true,

"usedInExtractFields": true,

"usedInToolCall": true,

"usedInQueryExtension": true,

"toolChoice": true,

"functionCall": true,

"customCQPrompt": "",

"customExtractPrompt": "",

"defaultSystemChatPrompt": "",

"defaultConfig": { }

},

{

"model": "qwen",

"name": "qwen",

"maxContext": 32000,

"avatar": "/imgs/model/qwen.svg",

"maxResponse": 5000,

"quoteMaxToken": 5000,

"maxTemperature": 1.2,

"charsPointsPrice": 0,

"censor": false,

"vision": false,

"datasetProcess": true,

"usedInClassify": true,

"usedInExtractFields": true,

"usedInToolCall": true,

"usedInQueryExtension": true,

"toolChoice": true,

"functionCall": false,

"customCQPrompt": "",

"customExtractPrompt": "",

"defaultSystemChatPrompt": "",

"defaultConfig": { }

},

{

"model": "gpt-3.5-turbo",

"name": "gpt-3.5-turbo",

"maxContext": 16000,

"avatar": "/imgs/model/openai.svg",

"maxResponse": 4000,

"quoteMaxToken": 13000,

"maxTemperature": 1.2,

"charsPointsPrice": 0,

"censor": false,

"vision": false,

"datasetProcess": true,

"usedInClassify": true,

"usedInExtractFields": true,

"usedInToolCall": true,

"usedInQueryExtension": true,

"toolChoice": true,

"functionCall": true,

"customCQPrompt": "",

"customExtractPrompt": "",

"defaultSystemChatPrompt": "",

"defaultConfig": { }

},

{

"model": "gpt-4-0125-preview",

"name": "gpt-4-turbo",

"avatar": "/imgs/model/openai.svg",

"maxContext": 125000,

"maxResponse": 4000,

"quoteMaxToken": 100000,

"maxTemperature": 1.2,

"charsPointsPrice": 0,

"censor": false,

"vision": false,

"datasetProcess": false,

"usedInClassify": true,

"usedInExtractFields": true,

"usedInToolCall": true,

"usedInQueryExtension": true,

"toolChoice": true,

"functionCall": false,

"customCQPrompt": "",

"customExtractPrompt": "",

"defaultSystemChatPrompt": "",

"defaultConfig": { }

},

{

"model": "gpt-4-vision-preview",

"name": "gpt-4-vision",

"avatar": "/imgs/model/openai.svg",

"maxContext": 128000,

"maxResponse": 4000,

"quoteMaxToken": 100000,

"maxTemperature": 1.2,

"charsPointsPrice": 0,

"censor": false,

"vision": true,

"datasetProcess": false,

"usedInClassify": false,

"usedInExtractFields": false,

"usedInToolCall": false,

"usedInQueryExtension": false,

"toolChoice": true,

"functionCall": false,

"customCQPrompt": "",

"customExtractPrompt": "",

"defaultSystemChatPrompt": "",

"defaultConfig": { }

}

],

"vectorModels": [

{

"model": "text-embedding-ada-002",

"name": "Embedding-2",

"avatar": "/imgs/model/openai.svg",

"charsPointsPrice": 0,

"defaultToken": 512,

"maxToken": 3000,

"weight": 100,

"dbConfig": { },

"queryConfig": { }

},

{

"model": "m3e",

"name": "m3e",

"avatar": "/imgs/model/openai.svg",

"charsPointsPrice": 0,

"defaultToken": 700,

"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

}

保存之后在你的windows系统或者Ubuntu中运行以下代码：

# windows

docker-compose down && docker-compose pull && docker-compose up -d

# Ubuntu

sudo docker-compose down && sudo docker-compose pull && sudo docker-compose up -d

8. oneapi配置渠道

访问 http://localhost:3000/ 并登录。初始账号用户名为 root，密码为 123456，点击渠道 并添加新渠道，如图：

在这里插入图片描述

添加chatglm3和m3e渠道，

chatglm3渠道的默认key： <code>sk-key

m3e渠道的默认key：sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk

在这里插入图片描述

切记：Base Url后面的端口要是你docker或者api暴露端口，例如是m3e在docker run -p 6009:6008, 那么m3e模型的端口就是<code>http://host.docker.internal:6009(只是举例)

在渠道列表页面点击测试，其中m3e没有chat测试，所以返回404为正常。如图所示：

在这里插入图片描述

9. fastgpt配置私有知识库

打开浏览器访问 <code>http://localhost:3020，输入账号root，密码1234

如图所示

在这里插入图片描述

这里的索引模型我们选择刚才添加的m3e，文件处理模型选择 chatglm3

在这里插入图片描述

我的示例文档是一个txt文件，所以我选择文本数据集

在这里插入图片描述

然后点击下一步，上传。上传之后你的文档会索引，这时候你开启的chatglm3的cmd窗口中会出现如图的训练代码，索引中你的显卡（因为之前m3e是显卡训练）占用率很高，直到训练完成，训练完成之后会出现下图的显示：

在这里插入图片描述

知识库已就绪之后，创建聊天应用。

在这里插入图片描述

这样我们就完成了整个部署。

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