ollama + fastGPT + m3e 本地部署指南

@[TOC](ollama + fastgpt+m3e本地部署)

开启WSL

因为这里使用的win部署，所以要安装wsl,如果是linux系统就没那么麻烦 控制面板->程序->程序和功能

更新wsl

wsl --set-default-version 2

wsl --update --web-download

安装ubuntu

wsl --install -d Ubuntu

docker下载

官网下载：docker官网

修改docker镜像源

因为docker下载的镜像源默认是国外的地址，所以下载比较慢，换成国内的镜像源下载会比较快一点

{"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.1panel.live","https://hub.rat.dev"]
}

开启WSL integration

安装fastgpt

先创建一个文件夹来放置一些配置文件

mkdir fastgpt
cd fastgpt

用命令下载fastgpt配置文件

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

用命令下载docker的部署文件

# pgvector 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

这里如果是测试的话就用简单模型就好了，其他的高级玩法后面再慢慢摸索

启动容器

docker-compose up -d

M3E下载

#查看网络 
docker network ls
# GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络
docker run -d -p 6008:6008 --gpus all --name m3e --network fastgpt_fastgpt(这里你们的网络名称可能不是这个，如果不是这个就按照你们查到的网络去填) stawky/m3e-large-api
# CPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络
docker run -d -p 6008:6008 --name m3e --network fastgpt_fastgpt stawky/m3e-large-api

ollama下载

ollama下载这里就不做说明了，因为现在ollama下载比较简单，需要的话，我再出博客讲解

oneapi配置

模型的处理我们只要用的是oneapi来处理模型

登录oneapi

本机地址：http://localhost:3001/

oneapi登录账号：root 默认密码：123456或者1234

配置ollama渠道

base url那里的ip要换成本地ip 模型那里选择的模型要选择你本地ollama下载的模型 密钥可以随便填 添加完渠道，记得要点一下测试，测试通过了才能正常使用

配置渠道m3e

base url要像我这样填写才行，不然回出问题 模型要选m3e 密钥填：sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk 这里提交之后也要点测试，看能不能通

创建令牌

这里记得选无限额度和永不过期

这里复制令牌放置docker-compose.yml文件中

# 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-apETi4q0ohZoqLynBfA5CcAc716b44CcB9E7F3B0716d8c5f

修改config.json

首先是加入ollama的本地模型

"llmModels": [{"model": "qwen2.5:7b", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)"name": "qwen2.5:7b", // 模型别名"avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo"maxContext": 125000, // 最大上下文"maxResponse": 16000, // 最大回复"quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容"maxTemperature": 1.2, // 最大温度"charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）"censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）"vision": true, // 是否支持图片输入"datasetProcess": true, // 是否设置为文本理解模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错"usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）"usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）"usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）"usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）"toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。目前只有gpt支持）"functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）"customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型"customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词"defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词"defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）"fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）},

像我用的是qwen2.5，你们可以根据自己的模型进行选择

然后加入向量模型vectorModels

"vectorModels": [{"model": "m3e", // 模型名（与OneAPI对应）"name": "m3e", // 模型展示名"avatar": "/imgs/model/openai.svg", // logo"charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token"defaultToken": 700, // 默认文本分割时候的 token"maxToken": 3000, // 最大 token"weight": 100, // 优先训练权重"defaultConfig":{},  // 自定义额外参数。例如，如果希望使用 embedding3-large 的话，可以传入 dimensions:1024，来返回1024维度的向量。（目前必须小于1536维度）"dbConfig": {}, // 存储时的额外参数（非对称向量模型时候需要用到）"queryConfig": {} // 参训时的额外参数},

重启容器

docker-compose down
docker-compose up -d

FastGTP配置与使用

登录

本机地址：http://localhost:3000

账号：root 密码：1234

新建知识库

这里选用通用知识库 索引模型也就是向量模型 文件处理模型就是用来做回答的模型

训练模型

因为我这里使用的是本地文件去训练，所以要选择 文本数据集

1731212943975) 这里是分割数据的模型，用自动模式就好了

这样就是训练好了，这里之前我踩过一个坑，就是一直在训练然后一条数据都没有，这个一般都是向量模型的问题，向量模型选错了，或者是向量模型没办法访问，所以上面配置渠道的时候一定要测试的原因就是这样的

创建应用

这里测试的话就用简单应用就好了

这里选择模型，选择完之后就可以用了

注意：以上只是最初级的玩法，要知识库好用的话，还得慢慢研究

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
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