对于对 AI 感兴趣的小伙伴们来说，一定听说过大名鼎鼎的 One API 项目，它在 Github 上拥有 14.7k 的 stars 和 3.4k 的 forks，项目简介如下：

OpenAI 接口管理 & 分发系统，支持 Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用. OpenAI key management & redistribution system, using a single API for all LLMs, and features an English UI.

划重点！！！

⭐️⭐️⭐️ OpenAI 接口管理 & 分发系统
⭐️⭐️⭐️可用于二次分发管理 key
⭐️⭐️⭐️支持的 AI 大模型有二十多种，挑几个大家熟知的列列：

OpenAI ChatGPT 系列模型（支持 Azure OpenAI API）
Anthropic Claude 系列模型 (支持 AWS Claude)
Google PaLM2/Gemini 系列模型
Mistral 系列模型
百度文心一言系列模型
阿里通义千问系列模型
Moonshot AI
Ollama
Coze
还有其他一大波模型也正在支持的路上，感兴趣的小伙伴可以访问 One API 的项目地址自行查看哦👀

使用 Docker 部署
实际上项目作者提供了 6 种部署方式，外加部署之后如何配合第三方服务使用 One API。分别是：

6 种部署方式
Docker 部署（本次使用 Docker 部署）
Docker Compose 部署
手动部署
多机部署
宝塔部署教程
部署到第三方平台
部署第三方服务配合 One API 使用
ChatGPT Next Web
ChatGPT Web
QChatGPT - QQ 机器人
部署
在基于 Docker 进行部署时，可以根据自己规划的并发量来选择使用 SQLite 还是 MySQL，如果并发量比较大，务必设置 SQL_DSN。

docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api

docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e SQL_DSN=“root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi” -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api
在这里插入图片描述

在部署好之后，我们就可以通过访问服务器 IP:3000 的方式来访问项目了。
在这里插入图片描述

我们点击右上角的登录按钮进行登录（默认账号密码是 root/123456）

在这里插入图片描述

配置渠道
登录后会跳转到修改密码页面，修改完密码之后就可以玩儿起里面的功能了。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里我们结合之前部署过的 coze-discord-proxy 做自定义渠道：

在这里插入图片描述

提交保存，然后回到渠道页面进行测试：

在这里插入图片描述

测试通过，就是响应时间有些长。

创建令牌

在这里插入图片描述

点击复制，然后就可以手动复制一个 API Key 了：

在这里插入图片描述

测试 Key
复制好之后，我们可以在 NextChat 上进行测试，修改红框中的配置项，其中接口地址就是 One API 的服务地址：

在这里插入图片描述

回到对话框开始对话：

在这里插入图片描述

完成～😄

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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，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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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# docker # 人工智能 # 容器
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