(windows系统环境下)ollama + fastgpt搭建本地私有大模型
[TOC]
一、安装ollama
1、安装ollama
下载ollama官方windows安装程序,下载后直接双击应用程序安装。
地址:Ollama.com

安装完成后进行更换ollama的存储位置
(设置环境变量):

设置完成后重启电脑。
2、下载模型
ollama官网顶部Models,进入模型列表界面。


复制完成后进入cmd,并开始下载模型,将复制的模型 粘贴并回车。

等待就行

上图为拉取进度,完成后会自动进行编译,然后本地cmd方式即可进行对话。
经过以上步骤本地大模型llama3以安装完成,接下来我们通过docker desktop进行搭建fastgpt。
二、安装部署Fastgpt
1、部署fastgpt到dockerdesktop
Fastgpt开源项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
Fastgpt官方docker模式部署地址:https://doc.fastgpt.in/docs/development/docker/
方法如下:
下载 docker desktop。
安装 docker desktop
(百度,非常简单)
依次执行下面命令,创建 FastGPT 文件夹并下载docker-compose.yml和config.json文件,完成后目录下会有 2 个文件。



文件创建好并拷贝出git上对应的两个文件内容,并cmd进入当前文件夹执行代码:docker-compose up -d

本人修改如下:可直接复制
注意如果mysql端口冲突请修改端口
# 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=username - POSTGRES_PASSWORD=password - 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=myusername - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword 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 "$$@" &
# 等待MongoDB服务启动 until mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')" > /dev/null 2>&1; do echo "Waiting for MongoDB to start..." sleep 2 done
# 执行初始化副本集的脚本 mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js
# 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程 wait $$!
# 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:v4.8.7 # git image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.7 # 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=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-fastgpt # 数据库最大连接数 - DB_MAX_LINK=30 # 登录凭证密钥 - TOKEN_KEY=any # root的密钥,常用于升级时候的初始化请求 - ROOT_KEY=root_key # 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://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin # pg 连接参数 - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres # sandbox 地址 - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000 # 日志等级: debug, info, warn, error - LOG_LEVEL=info - STORE_LOG_LEVEL=warn volumes: - ./config.json:/app/data/config.json
# oneapi mysql: image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36 # 阿里云 # image: mysql:8.0.36 container_name: mysql restart: always ports: - 3307:3307 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: oneapimmysql MYSQL_DATABASE: oneapi volumes: - ./mysql:/var/lib/mysql oneapi: container_name: oneapi # image: ghcr.io/songquanpeng/one-api:0.6.7 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:oneapimmysql@tcp(mysql:3307)/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=fastgpt volumes: - ./oneapi:/data networks: fastgpt:
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然后等待安装完成(由于我电脑已经完成安装,就不演示了)。完成后docker desktop会显示如下信息:
docker desktop内容:

2、启动并配置one api模型:
访问本地部署好的one api:http://localhost:3001
初始化的 用户名:root 密码:123456

进入后会叫修改密码之类的,完成后点击“渠道”,配置自己的大语言模型。首次登录进来空的,需要自己添加自己的大模型。
接下来配置刚刚安装的本地大模型llama3呢?
第一步:先点击 底部“添加新的渠道”,然后选择“Ollama”。

第二步:配置本地llama3大模型
查询本地ollama中的模型名称,填入模型的时候用到
完整的配置界面
完成后测试通过,下图中有时间返回,就说明模型链接成功。
oneapi还有最后一步,就是将模型加入到自己的令牌中,点击顶部“令牌”导航进入。选默认的令牌信息,并添加ollama3模型。
三、配置Fastgpt
接下来配置Fastgpt并使用咱们导入的本地大模型llama3来进行创建chat 或者 agent了。
1、配置fastgpt的模型
进入最开始的fastgpt文件夹。找到config.json,配置llama3模型,位置和代码如下:



完成配置后需要重新启动docker desktop里面的oneapi和fastgpt。
2、访问fastgpt
地址:http://localhost:3000,默认用户名:root 密码:1234


2、配置应用chat、agent等:

选择一个大模型,配置到你创建的应用中。
完成模型选择后进行 发布,发布后即可在右变边的聊天框中输入信息,进行对话。