本地fastgpt模型

### 部署和运行 FastGPT 模型

#### 准备工作
为了在本地环境中部署和运行 FastGPT 模型，需先安装 Docker 和 Docker Compose。确保环境满足最低硬件需求并完成软件安装。

#### 获取项目文件
通过 Git 或者直接下载的方式获取 FastGPT 的项目源码或镜像文件。通常官方仓库会提供详细的 README 文件来指导用户如何操作[^1]。

#### 编辑 `docker-compose.yml` 文件
打开所获得项目的根目录下的 `docker-compose.yml` 文件，在此文件内定义服务名称、使用的 Docker 镜像以及其他必要的参数设置，比如端口映射、卷挂载等信息以便于后续访问 Web UI 进行管理。

version: '3'
services:
  fastgpt:
    image: your-fastgpt-image-name
    ports:
      - "8080:80"
    volumes:
      - ./data:/app/data

#### 启动容器
进入命令行界面切换到包含上述 YAML 文件所在的路径下执行如下指令启动所有关联的服务：

docker-compose up -d

这条语句将以守护进程模式后台运行指定的服务实例，并自动拉取所需的依赖项创建网络连接等必要条件。

#### 访问应用
一旦成功启动之后就可以利用浏览器或者其他 HTTP 客户端工具向暴露出来的 IP 地址加上对应的端口号发起请求测试是否正常工作了。例如 http://localhost:8080/ 就是可以尝试输入的一个地址。

#### 大模型集成
如果计划让 FastGPT 使用更强大的大语言模型作为后端支持，则可以参照特定指南配置 OneApi 接入 Azure OpenAI 或者科大讯飞提供的 API 接口实现这一目标[^2]。