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【AI開源項目】FastGPT - 快速部署FastGPT以及使用知識庫的兩種方式!

發布于 2024-11-5 16:11
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在人工智能的浪潮中,生成式預訓練變換器(GPT)正以其強大的文本生成能力引領潮流。今天,我們將深入探討FastGPT,這一由FastAI團隊開發的前沿大模型,了解其架構、應用場景以及與其他大模型的對比,幫助你更好地掌握這一技術的價值和應用。

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一、FastGPT大模型介紹

1. 開發團隊

FastGPT由FastAI團隊開發,團隊成員包括多位在機器學習和自然語言處理領域有豐富經驗的研究人員和工程師。FastAI團隊致力于推動深度學習的普及與應用,尤其是在教育和研究領域。團隊的專業背景為FastGPT的成功奠定了堅實的基礎,確保了模型在設計和實現上的高標準。

2. 發展史

FastGPT的開發始于2021年,旨在提升大模型的訓練速度和推理效率。隨著深度學習技術的不斷進步,FastGPT經歷了多個版本的迭代,逐步優化了模型的大小和性能,以適應日益增長的應用需求。每個版本的發布都伴隨著對用戶反饋的認真分析,確保模型能夠滿足實際應用中的各種挑戰。

3. 基本概念

FastGPT是一種基于Transformer架構的生成式預訓練變換器(GPT),專注于自然語言生成(NLG)任務。它能夠進行文本生成、對話系統和內容創作等,廣泛應用于各類智能應用中。FastGPT的設計理念是通過預訓練和微調的方式,使模型能夠在多種任務中表現出色。

二、FastGPT與其他大模型的對比

在眾多大模型中,FastGPT憑借其高效的訓練和推理性能脫穎而出。以下是FastGPT與其他幾種主流大模型的對比:

模型

開源

底層架構

優勢

劣勢

適用場景

FastGPT

Transformer

高效訓練,良好推理性能

可能對特定任務的定制化不足

聊天機器人,文本生成

智普大模型

Transformer

具備強大的上下文理解能力

訓練資源消耗較大

自然語言理解與生成

通義千問

自研架構

針對特定領域優化,響應速度快

開源社區支持相對有限

企業定制化應用

MaxKB

基于知識圖譜

強大的知識檢索與推理能力

對文本生成的支持較弱

知識問答系統

Llama3

Transformer

出色的文本生成與多模態支持

可能在特定領域的知識深度不足

多模態應用,內容創作

三、使用 Docker Compose 快速部署 FastGPT

在當今的人工智能浪潮中,FastGPT作為一個強大的對話生成模型,受到了廣泛關注。本文將為您提供一個詳細的教程,教您如何使用Docker Compose快速部署FastGPT。無論您是開發者還是AI愛好者,這篇文章都將幫助您輕松上手,快速體驗FastGPT的強大功能!??

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1、安裝 Docker 和 Docker Compose

在開始之前,確保您的系統上已經安裝了Docker和Docker Compose。以下是安裝步驟:

(1). 安裝 Docker

打開終端,運行以下命令:

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

這將從阿里云鏡像源快速安裝Docker。

(2). 安裝 Docker Compose

接下來,安裝Docker Compose。運行以下命令:

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). 驗證安裝

確保Docker和Docker Compose安裝成功,運行以下命令:

docker -v
docker compose -v

如果您看到版本號,恭喜您,安裝成功!??

2、創建目錄并下載 docker-compose.yml

接下來,我們需要創建一個目錄來存放FastGPT的配置文件。

(1). 創建文件夾

在終端中運行以下命令:

mkdir fastgpt
cd fastgpt

(2). 下載配置文件

使用以下命令下載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、啟動容器

在啟動容器之前,我們需要對docker-compose.yml文件進行一些配置。

(1). 修改配置文件

打開docker-compose.yml文件,找到OPENAI_BASE_URL和CHAT_API_KEY,根據您的API地址和密鑰進行修改。請確保API地址后面加上/v1。

(2). 登錄信息

默認的登錄用戶名為root,密碼為docker-compose.yml環境變量中設置的DEFAULT_ROOT_PSW。

(3). 更新和啟動

在docker-compose.yml同級目錄下,運行以下命令以更新和啟動FastGPT:

docker compose pull
docker compose up -d

4、訪問 FastGPT

一切準備就緒后,您可以通過以下地址訪問FastGPT:

http://<您的IP地址>:3000

請注意,確保您的防火墻允許訪問3000端口。如果您希望通過域名訪問FastGPT,您可以自行安裝并配置Nginx。

四、無需部署的知識庫

上面的步驟,是部署一套屬于自己的知識庫,如果你不想部署,還想用現成的,也可以使用市面上一些部署好的知識庫平臺。例如:能用AI工具

如果你想深度解讀知識庫到底有什么作用,這個在之前的文章發表過,有興趣的可以看看!

【深度解讀】知識庫的作用

【AI開源項目】FastGPT - 快速部署FastGPT以及使用知識庫的兩種方式!-AI.x社區

五、結尾

恭喜您成功部署了FastGPT!通過Docker Compose,您不僅節省了大量的配置時間,還能輕松管理和擴展您的應用。接下來,您可以開始探索FastGPT的強大功能。

本文轉載自愛學習的蝌蚪,作者: hpstream

已于2024-11-6 10:32:13修改
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