【AI開(kāi)源項(xiàng)目】FastGPT - 快速部署FastGPT以及使用知識(shí)庫(kù)的兩種方式！
在人工智能的浪潮中，生成式預(yù)訓(xùn)練變換器（GPT）正以其強(qiáng)大的文本生成能力引領(lǐng)潮流。今天，我們將深入探討FastGPT，這一由FastAI團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的前沿大模型，了解其架構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景以及與其他大模型的對(duì)比，幫助你更好地掌握這一技術(shù)的價(jià)值和應(yīng)用。
一、FastGPT大模型介紹
1. 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)
FastGPT由FastAI團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，團(tuán)隊(duì)成員包括多位在機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗(yàn)的研究人員和工程師。FastAI團(tuán)隊(duì)致力于推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的普及與應(yīng)用，尤其是在教育和研究領(lǐng)域。團(tuán)隊(duì)的專(zhuān)業(yè)背景為FastGPT的成功奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，確保了模型在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)上的高標(biāo)準(zhǔn)。
2. 發(fā)展史
FastGPT的開(kāi)發(fā)始于2021年，旨在提升大模型的訓(xùn)練速度和推理效率。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，F(xiàn)astGPT經(jīng)歷了多個(gè)版本的迭代，逐步優(yōu)化了模型的大小和性能，以適應(yīng)日益增長(zhǎng)的應(yīng)用需求。每個(gè)版本的發(fā)布都伴隨著對(duì)用戶反饋的認(rèn)真分析，確保模型能夠滿足實(shí)際應(yīng)用中的各種挑戰(zhàn)。
3. 基本概念
FastGPT是一種基于Transformer架構(gòu)的生成式預(yù)訓(xùn)練變換器（GPT），專(zhuān)注于自然語(yǔ)言生成（NLG）任務(wù)。它能夠進(jìn)行文本生成、對(duì)話系統(tǒng)和內(nèi)容創(chuàng)作等，廣泛應(yīng)用于各類(lèi)智能應(yīng)用中。FastGPT的設(shè)計(jì)理念是通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式，使模型能夠在多種任務(wù)中表現(xiàn)出色。
二、FastGPT與其他大模型的對(duì)比
在眾多大模型中，F(xiàn)astGPT憑借其高效的訓(xùn)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(duì)比：
模型 | 開(kāi)源 | 底層架構(gòu) | 優(yōu)勢(shì) | 劣勢(shì) | 適用場(chǎng)景 |
FastGPT | 是 | Transformer | 高效訓(xùn)練，良好推理性能 | 可能對(duì)特定任務(wù)的定制化不足 | 聊天機(jī)器人，文本生成 |
智普大模型 | 是 | Transformer | 具備強(qiáng)大的上下文理解能力 | 訓(xùn)練資源消耗較大 | 自然語(yǔ)言理解與生成 |
通義千問(wèn) | 否 | 自研架構(gòu) | 針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化，響應(yīng)速度快 | 開(kāi)源社區(qū)支持相對(duì)有限 | 企業(yè)定制化應(yīng)用 |
MaxKB | 是 | 基于知識(shí)圖譜 | 強(qiáng)大的知識(shí)檢索與推理能力 | 對(duì)文本生成的支持較弱 | 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng) |
Llama3 | 是 | Transformer | 出色的文本生成與多模態(tài)支持 | 可能在特定領(lǐng)域的知識(shí)深度不足 | 多模態(tài)應(yīng)用，內(nèi)容創(chuàng)作 |
三、使用 Docker Compose 快速部署 FastGPT
在當(dāng)今的人工智能浪潮中，F(xiàn)astGPT作為一個(gè)強(qiáng)大的對(duì)話生成模型，受到了廣泛關(guān)注。本文將為您提供一個(gè)詳細(xì)的教程，教您如何使用Docker Compose快速部署FastGPT。無(wú)論您是開(kāi)發(fā)者還是AI愛(ài)好者，這篇文章都將幫助您輕松上手，快速體驗(yàn)FastGPT的強(qiáng)大功能！??
1、安裝 Docker 和 Docker Compose
在開(kāi)始之前，確保您的系統(tǒng)上已經(jīng)安裝了Docker和Docker Compose。以下是安裝步驟：
（1）. 安裝 Docker
打開(kāi)終端，運(yùn)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(lái)，安裝Docker Compose。運(yùn)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(yàn)證安裝
確保Docker和Docker Compose安裝成功，運(yùn)行以下命令：
docker -v
docker compose -v如果您看到版本號(hào)，恭喜您，安裝成功！??
2、創(chuàng)建目錄并下載 docker-compose.yml
接下來(lái)，我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)目錄來(lái)存放FastGPT的配置文件。
（1）. 創(chuàng)建文件夾
在終端中運(yùn)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.json3、啟動(dòng)容器
在啟動(dòng)容器之前，我們需要對(duì)docker-compose.yml文件進(jìn)行一些配置。
（1）. 修改配置文件
打開(kāi)docker-compose.yml文件，找到OPENAI_BASE_URL和CHAT_API_KEY，根據(jù)您的API地址和密鑰進(jìn)行修改。請(qǐng)確保API地址后面加上/v1。
（2）. 登錄信息
默認(rèn)的登錄用戶名為root，密碼為docker-compose.yml環(huán)境變量中設(shè)置的DEFAULT_ROOT_PSW。
（3）. 更新和啟動(dòng)
在docker-compose.yml同級(jí)目錄下，運(yùn)行以下命令以更新和啟動(dòng)FastGPT：
docker compose pull
docker compose up -d4、訪問(wèn) FastGPT
一切準(zhǔn)備就緒后，您可以通過(guò)以下地址訪問(wèn)FastGPT：
http://<您的IP地址>:3000請(qǐng)注意，確保您的防火墻允許訪問(wèn)3000端口。如果您希望通過(guò)域名訪問(wèn)FastGPT，您可以自行安裝并配置Nginx。
四、無(wú)需部署的知識(shí)庫(kù)
上面的步驟，是部署一套屬于自己的知識(shí)庫(kù)，如果你不想部署，還想用現(xiàn)成的，也可以使用市面上一些部署好的知識(shí)庫(kù)平臺(tái)。例如：能用AI工具
如果你想深度解讀知識(shí)庫(kù)到底有什么作用，這個(gè)在之前的文章發(fā)表過(guò)，有興趣的可以看看！
【深度解讀】知識(shí)庫(kù)的作用
五、結(jié)尾
恭喜您成功部署了FastGPT！通過(guò)Docker Compose，您不僅節(jié)省了大量的配置時(shí)間，還能輕松管理和擴(kuò)展您的應(yīng)用。接下來(lái)，您可以開(kāi)始探索FastGPT的強(qiáng)大功能。
本文轉(zhuǎn)載自愛(ài)學(xué)習(xí)的蝌蚪，作者： hpstream
