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继这篇博客之后 从零开始FastGPT本地部署|Windows
有同学问，不想在多个平台申请API-Key，不好管理且要付费，有木有白嫖方案呀？
答：有啊。用硅基流动。
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从零开始FastGPT本地部署|Windows 上回书说到，FastGPT通过OneAPI添加了“通义千问”大模型，使用的阿里官方的API-Key，我跟小伙伴们一样，欠费咯~
那就再配一个大模型吧。
一、OneAPI配大模型
1.1 选对话模型+嵌入模型
我这都选免费的，土豪们可以选择付费的模型
1.2 OneAPI 添加渠道和令牌
添加渠道
由于是第三方平台，这里可能测试不成功。
不过没关系，不影响后面的使用
二、FastGPT配置
2.1 修改docker-compose.yml
# 硅基平台URL
- OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
# API-KEY
- CHAT_API_KEY=sk-pkxxxxxxcje
2.2 修改config.json
"llmModels": [{"model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct","name": "通义千问2-7b","avatar": "/imgs/model/openai.svg","maxContext": 8000,"maxResponse": 4000,"quoteMaxToken": 20000,"maxTemperature": 1,"charsPointsPrice": 0,"censor": false,"vision": true,"datasetProcess": false,"usedInClassify": true,"usedInExtractFields": true,"usedInToolCall": true,"usedInQueryExtension": true,"toolChoice": true,"functionCall": false,"customCQPrompt": "","customExtractPrompt": "","defaultSystemChatPrompt": "","defaultConfig": {}},{"model": "THUDM/glm-4-9b-chat","name": "智谱-4","avatar": "/imgs/model/openai.svg","maxContext": 8000,"maxResponse": 4000,"quoteMaxToken": 20000,"maxTemperature": 1,"charsPointsPrice": 0,"censor": false,"vision": true,"datasetProcess": false,"usedInClassify": true,"usedInExtractFields": true,"usedInToolCall": true,"usedInQueryExtension": true,"toolChoice": true,"functionCall": false,"customCQPrompt": "","customExtractPrompt": "","defaultSystemChatPrompt": "","defaultConfig": {}}],"vectorModels": [{"model": "BAAI/bge-large-en-v1.5", // 模型名（与OneAPI对应）"name": "bge-large-en-v1.5", // 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},{"model": "BAAI/bge-large-zh-v1.5", // 模型名（与OneAPI对应）"name": "bge-large-zh-v1.5", // 模型展示名"avatar": "/imgs/model/openai.svg","charsPointsPrice": 0,"defaultToken": 700,"maxToken": 3000,"weight": 100,"defaultConfig": {"dimensions": 1024}}],
有几个对话模型和嵌入模型，就写几个。
主要是红框部分的配置，其他参数按需修改。
2.3 重启FastGPT
如果修改前就启动了FastGPT,那就重启下
docker-compose down
docker-compose up -d
三、FastGPT测试
新建一个应用
可以看到我们刚才配置的两个模型
测试效果如下：
测试成功，就可以开始其他功能的配置啦！