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普通CPU笔记本也能操练大模型!One-api + Dify 本地Docker部署全流程
发布日期:2024-06-21 04:21:15 浏览次数: 3418 来源:自牧生语


本文详述了One-api + Dify 本地Docker部署全流程,普通CPU笔记本电脑,win11环境实测

 实操本文的必要(劝退)条件

  1. LLM大模型API key(国内的Qwen、GLM、Moonshot、deepseek都可以);
  2. 梯子: 鉴于Github和Dockerhub访问的难度与不稳定现状,搭个梯子是必要的;
  3. Docker 基本应用,至少会在Windows里安装docker desktop。

1. 基本信息

1.1 One API 介绍

One API 是一套接口管理 & 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。详见
https://github.com/songquanpeng/one-api


简而言之,One API是一套管理LLM大模型API Key的 “路由器”。

  • 输入:一系列LLM的API keys,即所谓 “渠道”   
  • 输出:一个标准的API接口,即所谓“令牌”

1.2 Dify 介绍

Dify Do it for yourself

Dify是一个开源的LLM应用程序开发平台。Dify直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、代理功能、模型管理、可观察等,让您快速从原型到生产。

https://dify.ai/zh

    

 

简而言之,Dify 是用来开发LLM工作流应用的平台。如果Langchain是LLM应用开发的砖头瓦块,Dify就是脚手架。
   

2. 本机部署流程

我的笔记本事先装好了docker desktop,one api和dify最方便的方式也是docker部署,所以本着能省(力气)则省的原则,本文仅介绍docker部署流程。

2.1 Dify部署
Windows打开终端,cd 到合适的盘及位置,如D:\Gitpro, 依次运行
git clone https://github.com/langgenius/dify.gitcd dify\dockerdocker compose up -d


第一步git正常执行结果如下
git clone https://github.com/langgenius/dify.git Cloning into 'dify'...remote: Enumerating objects: 60539, done.remote: Counting objects: 100% (6168/6168), done.remote: Compressing objects: 100% (819/819), done.remote: Total 60539 (delta 5569), reused 5602 (delta 5324), pack-reused 54371Receiving objects: 100% (60539/60539), 36.13 MiB | 12.81 MiB/s, done.Resolving deltas: 100% (43500/43500), done.Updating files: 100% (4877/4877), done.


第三步 docker compose执行会有段时间,失败了就多搞几次。有梯子一般很快。容器创建成功后,docker desktop里可以看到如下:   

浏览器输入
http://localhost:80
按照提示注册用户(本地运行,随便输个邮箱即可),然后登录。
2.2 One API 部署

依旧是Windows终端,选好路径,依次执行:

git clone https://github.com/songquanpeng/one-api.gitcd one-apidocker-compose up -d  [+] Running 26/26✔ one-api 4 layers [⣿⣿⣿⣿]0B/0BPulled 82.6s ✔ d25f557d7f31 Already exists 0.0s ✔ 1b5b003f9dfb Pull complete9.3s ✔ 191451707000 Pull complete 69.7s ✔ a2827533ea71 Pull complete 10.9s✔ redis 9 layers [⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿]0B/0BPulled33.0s ✔ a3ed95caeb02 Pull complete0.7s ✔ 7059585c469e Pull complete4.2s ✔ 782c76bb9e67 Pull complete0.7s ✔ 706514fbad74 Pull complete0.9s ✔ 62f9861bf413 Pull complete 17.2s ✔ d9a5cf315f9b Pull complete1.2s ✔ 43310c2277ff Pull complete1.6s ✔ b3e03532a808 Pull complete1.9s ✔ 9c59e8378f86 Pull complete2.5s✔ db 10 layers [⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿]0B/0BPulled244.6s ✔ 558b7d69a2e5 Pull complete120.0s ✔ 599b67b0dd6a Pull complete 15.3s ✔ 50314d46ce2b Pull complete 23.6s ✔ 494babc92263 Pull complete 57.4s ✔ 02548e6f2dbf Pull complete 61.6s ✔ a9e5e2637e0d Pull complete 64.5s ✔ 657b198fe6b7 Pull complete208.8s ✔ 215a2b0eabbf Pull complete 70.8s ✔ 377a4c7a89c5 Pull complete224.2s ✔ 4bfe599fe218 Pull complete121.4s[+] Running 3/4- Network one-api_defaultCreated2.6s✔ Container redisStarted1.9s✔ Container mysqlStarted1.9s✔ Container one-apiStarted1.9s

容器创建成功后,docker desktop里可以看到如下:

浏览器输入:http://localhost:3000/,注册用户,root用户默认密码 123456 ,记得修改。

3. 配置
总体思路,在one-api中配置若干个LLM大模型(默认你已经有相应的key了),然后在Dify系统配置中,添加OpenAI-API-compatible模型(使用one-api中配好的)。
3.1 One-api 配置
3.1.1 添加渠道(即LLM key)
点击 “渠道” ---> “添加新的渠道”
以配置DeepSeek为例:
提交后,可以在渠道列表里测试验证是否成功:
3.1.2 添加令牌

获取令牌,点击“复制” 获取到类似如下的Key,备用
sk-X*******************************************************9

         

 

3.2 Dify 配置
  • 进入设置

  • 模型供应商选择 OpenAI-API-compatible
  • OneAPI多创建几个令牌,就可以依次添加如下:
  • 点击系统模型设置,从上一步设置的OpenAI-API-compatible中选择一个作为系统缺省模型:

  • 在Dify的工作室里创建一个空白应用,比如选聊天助手:

可以开始聊天了


本文涉及软件版本:

  • One-API:v0.6.7-alpha.6

  • Dify:0.6.11

  • Docker desktop:Docker Engine v25.0.3


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