【AI开源项目】FastGPT - 快速部署FastGPT以及使用知识库的两种方式!

在人工智能的浪潮中,生成式预训练变换器(GPT)正以其强大的文本生成能力引领潮流。今天,我们将深入探讨FastGPT,这一由FastAI团队开发的前沿大模型,了解其架构、应用场景以及与其他大模型的对比,帮助你更好地掌握这一技术的价值和应用。

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一、FastGPT大模型介绍

1. 开发团队

FastGPT由FastAI团队开发,团队成员包括多位在机器学习和自然语言处理领域有丰富经验的研究人员和工程师。FastAI团队致力于推动深度学习的普及与应用,尤其是在教育和研究领域。团队的专业背景为FastGPT的成功奠定了坚实的基础,确保了模型在设计和实现上的高标准。

2. 发展史

FastGPT的开发始于2021年,旨在提升大模型的训练速度和推理效率。随着深度学习技术的不断进步,FastGPT经历了多个版本的迭代,逐步优化了模型的大小和性能,以适应日益增长的应用需求。每个版本的发布都伴随着对用户反馈的认真分析,确保模型能够满足实际应用中的各种挑战。

3. 基本概念

FastGPT是一种基于Transformer架构的生成式预训练变换器(GPT),专注于自然语言生成(NLG)任务。它能够进行文本生成、对话系统和内容创作等,广泛应用于各类智能应用中。FastGPT的设计理念是通过预训练和微调的方式,使模型能够在多种任务中表现出色。

二、FastGPT与其他大模型的对比

在众多大模型中,FastGPT凭借其高效的训练和推理性能脱颖而出。以下是FastGPT与其他几种主流大模型的对比:

模型开源底层架构优势劣势适用场景
FastGPTTransformer高效训练,良好推理性能可能对特定任务的定制化不足聊天机器人,文本生成
智普大模型Transformer具备强大的上下文理解能力训练资源消耗较大自然语言理解与生成
通义千问自研架构针对特定领域优化,响应速度快开源社区支持相对有限企业定制化应用
MaxKB基于知识图谱强大的知识检索与推理能力对文本生成的支持较弱知识问答系统
Llama3Transformer出色的文本生成与多模态支持可能在特定领域的知识深度不足多模态应用,内容创作

三、使用 Docker Compose 快速部署 FastGPT

在当今的人工智能浪潮中,FastGPT作为一个强大的对话生成模型,受到了广泛关注。本文将为您提供一个详细的教程,教您如何使用Docker Compose快速部署FastGPT。无论您是开发者还是AI爱好者,这篇文章都将帮助您轻松上手,快速体验FastGPT的强大功能!💡在这里插入图片描述

1、安装 Docker 和 Docker Compose

在开始之前,确保您的系统上已经安装了Docker和Docker Compose。以下是安装步骤:

(1). 安装 Docker

打开终端,运行以下命令:

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker

这将从阿里云镜像源快速安装Docker。

(2). 安装 Docker Compose

接下来,安装Docker Compose。运行以下命令:

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
(3). 验证安装

确保Docker和Docker Compose安装成功,运行以下命令:

docker -v
docker compose -v

如果您看到版本号,恭喜您,安装成功!🎉

2、创建目录并下载 docker-compose.yml

接下来,我们需要创建一个目录来存放FastGPT的配置文件。

(1). 创建文件夹

在终端中运行以下命令:

mkdir fastgpt
cd fastgpt
(2). 下载配置文件

使用以下命令下载FastGPT的docker-compose.yml和配置文件:

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
3、启动容器

在启动容器之前,我们需要对docker-compose.yml文件进行一些配置。

(1). 修改配置文件

打开docker-compose.yml文件,找到OPENAI_BASE_URLCHAT_API_KEY,根据您的API地址和密钥进行修改。请确保API地址后面加上/v1

(2). 登录信息

默认的登录用户名为root,密码为docker-compose.yml环境变量中设置的DEFAULT_ROOT_PSW

(3). 更新和启动

docker-compose.yml同级目录下,运行以下命令以更新和启动FastGPT:

docker compose pull
docker compose up -d
4、访问 FastGPT

一切准备就绪后,您可以通过以下地址访问FastGPT:

http://<您的IP地址>:3000

请注意,确保您的防火墙允许访问3000端口。如果您希望通过域名访问FastGPT,您可以自行安装并配置Nginx。

四、无需部署的知识库

上面的步骤,是部署一套属于自己的知识库,如果你不想部署,还想用现成的,也可以使用市面上一些部署好的知识库平台。例如:能用AI工具

如果你想深度解读知识库到底有什么作用,这个在之前的文章发表过,有兴趣的可以看看!

【深度解读】知识库的作用

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五、结尾

恭喜您成功部署了FastGPT!通过Docker Compose,您不仅节省了大量的配置时间,还能轻松管理和扩展您的应用。接下来,您可以开始探索FastGPT的强大功能。

AI大模型应用怎么学?

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### FastGPT 本地部署指南 #### 准备环境 为了成功在本地环境中部署 FastGPT 知识库,需要确保满足以下依赖条件。FastGPT 基于 Python 和其他开源工具构建,因此需要安装必要的运行时环境以及相关组件[^2]。 - **操作系统**: 推荐使用 Linux 或 macOS 系统作为开发和生产环境。 - **Python 本**: 需要 Python 3.8 或更高本。 - **Docker/Docker Compose**: 如果计划通过容器化方式部署,则需提前安装 Docker 和 Docker Compose 工具。 #### 获取源码 访问官方文档页面或者 GitHub 存储库下载最新FastGPT 源代码文件。通常情况下可以从项目的 Releases 页面获取稳定本压缩包链接并解压至目标目录下。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/fastgpt.git cd fastgpt ``` #### 初始配置 完成上述操作之后进入项目根路径执行初始化脚本来设置基本参数选项比如数据库连接字符串、API 密钥等信息: 1. 创建 `.env` 文件用于存储敏感数据变量; 2. 修改 `config.yaml` 中的各项默认设定以适配实际需求场景; 以下是部分重要字段解释说明: - `DB_URI`: 数据库存放位置地址 (支持 SQLite, PostgreSQL); - `OPENAI_API_KEY`: OpenAI 平台授权令牌以便接入外部预训练模型服务; 注意:具体字段含义可参照官方文档进一步确认。 #### 启动应用 当所有前置准备工作完成后即可按照指示启动整个系统流程。对于大多数用户而言推荐采用一键式命令来简化过程: ```bash docker-compose up --build -d ``` 这将会自动拉取所需镜像资源并将各个模块加载起来形成完整的功能架构体系结构。 #### 测试验证 最后打开浏览器输入服务器 IP 地址加端口号组合形式访问前端界面开始体验个性化定制后的知识管理系统吧! 默认登录账号密码同样可以在配置阶段指定修改哦. --- ### 注意事项 在整个实施过程中遇到任何疑问都可以查阅随附的帮助手册寻求解答途径;另外考虑到安全性因素建议定期更新补丁修复已知漏洞风险点. ```python # 示例代码片段展示如何读取 .env 文件中的 OPENAI_API_KEY 参数值 import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') print(f"Your API Key is {api_key}") ```
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