大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库
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- [1. 安装fastgpt,oneapi](#1. 安装fastgpt,oneapi)
- [2. 安装ollama运行大模型](#2. 安装ollama运行大模型)
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- [2.1. 安装ollama](#2.1. 安装ollama)
- [2.2. ollama下载模型](#2.2. ollama下载模型)
- [3. 安装开源的文本向量模型](#3. 安装开源的文本向量模型)
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1. 安装fastgpt,oneapi
- docker-compose安装
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下载docker-compose.yml,config.json
mkdir fastgpt
cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.jsonpgvector 版本(测试推荐，简单快捷)
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
milvus 版本
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml
zilliz 版本
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-zilliz.yml
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修改
docker-compose.yml里面的内容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。
如何无法访问 dockerhub 和 git，可以用阿里云（阿里云没有arm包）
version: '3.3'
services:db
pg:
# image: pgvector/pgvector:0.7.0-pg15 # docker hub
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0 # 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=root
- POSTGRES_PASSWORD=root
- POSTGRES_DB=postgres
volumes:
- ./pg/data:/var/lib/postgresql/data
mongo:
# image: mongo:5.0.18 # dockerhub
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
# image: mongo:4.4.29 # cpu不支持AVX时候使用
container_name: mongo
# restart: always
ports:
- 27017:27017
networks:
- fastgpt
command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
environment:
- MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=root
- MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=root
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 "$$@" &# 等待MongoDB服务启动 until mongo -u root -p root --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')" > /dev/null 2>&1; do echo "Waiting for MongoDB to start..." sleep 2 done # 执行初始化副本集的脚本 mongo -u root -p root --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程 wait $$!fastgpt
sandbox:
container_name: sandbox
# image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:latest # git
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest # 阿里云
networks:
- fastgpt
# restart: always
fastgpt:
container_name: fastgpt
# image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.9 # git
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9 # 阿里云
ports:
- 3000:3000
networks:
- fastgpt
depends_on:
- mongo
- pg
- sandbox
# 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=root
# 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://host.docker.internal: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-1234567890
# 数据库最大连接数
- DB_MAX_LINK=30
# 登录凭证密钥
- TOKEN_KEY=root
# root的密钥，常用于升级时候的初始化请求
- ROOT_KEY=root
# 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://root:root@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
# pg 连接参数
- PG_URL=postgresql://root:root@pg:5432/postgres
# sandbox 地址
- SANDBOX_URL=http://localhost:3000
# 日志等级: debug, info, warn, error
- LOG_LEVEL=info
- STORE_LOG_LEVEL=warn
volumes:
- ./config.json:/app/data/config.jsononeapi
mysql:
# image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36 # 阿里云
image: mysql:8.0.32
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: root
MYSQL_DATABASE: oneapi
volumes:
- ./mysql:/var/lib/mysql
oneapi:
container_name: oneapi
# image: ghcr.io/songquanpeng/one-api:v0.6.7
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6 # 阿里云
ports:
- 3001:3000
depends_on:
- mysql
networks:
- fastgpt
# restart: always
environment:
# mysql 连接参数
- SQL_DSN=root:root@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=root
volumes:
- ./oneapi:/data
networks:
fastgpt: -
启动容器
docker-compose up -d
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登录oneapi
可以通过ip:3001访问OneAPI，默认账号为root密码为123456。 -
登录fastgpt
可以通过ip:3000访问FastGPT，默认账号为root密码为docker-compose.yml环境变量里设置的DEFAULT_ROOT_PSW。
2. 安装ollama运行大模型
参考:Ollama 中文文档
2.1. 安装ollama
docker pull ollama/ollama:latest
docker run -d --gpus=all -v /media/geekplusa/GeekPlusA1/ai/models/llm/models/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
# 使ollama保持模型加载在内存（显存）中
docker run -d --gpus=all -e OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 -v /media/geekplusa/GeekPlusA1/ai/models/llm/models/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
2.2. ollama下载模型
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运行
qwen:7b模型docker exec -it ollama ollama run qwen:7b
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测试
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "qwen:7b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你是谁?"
}
]
}'
3. 安装开源的文本向量模型
由于M3E模型不可商用,由可商用模型bge-m3替换,安装
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下载
bge-small-zh-v1.5模型git clone https://www.modelscope.cn/Xorbits/bge-small-zh-v1.5.git
cd bge-small-zh-v1.5
wget https://www.modelscope.cn/models/Xorbits/bge-small-zh-v1.5/resolve/master/pytorch_model.bin -
启动模型
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import torch
from flask import Flask, request, jsonify
import os
import threadingm3e = SentenceTransformer("bge-m3")
if torch.cuda.is_available():
m3e=m3e.to("cuda")
print("现在使用GPU模式运行M3模型")
else:
print("现在使用CPU模式运行M3模型")print("Enter your authtoken, which can be copied from https://dashboard.ngrok.com/auth")
conf.get_default().auth_token = getpass.getpass()
os.environ["FLASK_ENV"] = "development"
app = Flask(name)
Define Flask routes
@app.route("/")
def index():
return "这是BGE-M3的API接口，请访问/v1/embeddings 使用POST请求"@app.route('/v1/embeddings', methods=['POST'])
def embeddings():
data = request.json
input_text = data.get('input')
print(f"/v1/embeddings 收到请求，输入文本为：{input_text}")
model = data.get('model')
if model is None:
model = "BAAI/bge-m3"if input_text is None: return jsonify(error="No input text provided"), 400 # input can be string or array of strings # if isinstance(input_text, str): # sentences = [input_text] # elif isinstance(input_text, list): # sentences = input_text sentences = input_text if isinstance(input_text, list) else [input_text] embeddings = m3e.encode(sentences,convert_to_tensor=True,show_progress_bar=True) embeddings = embeddings.tolist() data = [{"object": "embedding", "embedding": x, "index": i} for i, x in enumerate(embeddings)] # Mimic the response structure of the OpenAI API response = { "object": "list", "data": data, "model": model, "usage": { "prompt_tokens": 0, "total_tokens": 0 } } return jsonify(response)if name == 'main':
# Start the Flask server in a new thread threading.Thread(target=app.run, kwargs={"use_reloader": False,"debug":True,"host": "0.0.0.0"}).start()