本地部署fastgpt

### 如何在本地环境中部署 FastGPT

#### 推荐使用 Docker Compose 部署
为了简化部署过程，建议采用 Docker Compose 方式来快速完成 FastGPT 的安装和运行[^1]。

#### 修改 `docker-compose.yml` 文件
需要编辑位于 `FastGPT/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml` 的配置文件，以适应具体的环境需求[^3]。

#### 官方文档的重要性
官方提供的部署指南涵盖了启动流程、模型管理以及 API 设置等多个方面，并针对常见问题提供了详细的解决方案。因此，在遇到具体操作疑问时查阅该文档会很有帮助[^2]。

#### 初始配置与编译
按照官方说明进行必要的初始化设置之后再执行构建命令，这一步骤对于确保整个系统的正常运作至关重要[^4]。

# 更新子模块并拉取最新镜像
git submodule update --init --recursive && docker compose pull

# 启动服务
docker compose up -d

相关问题

fastgpt本地化部署fastgpt本地化部署

FastGPT是一个开源的预训练语言模型，其部署本地化通常涉及到以下几个步骤：

1. **下载和安装依赖**：首先，你需要从FastGPT的GitHub仓库下载源代码，并确保你已经安装了必要的本地开发环境，如Python、TensorFlow或PyTorch等。

2. **数据准备**：本地化部署可能需要根据你的目标语言或特定任务调整数据集。这可能包括对原始数据进行预处理、标记化，以及为特定领域生成额外的训练样本。

3. **模型配置**：在代码中，配置FastGPT以适应本地环境，这可能涉及设置模型参数、选择正确的硬件加速（如GPU或TPU）以及指定模型的权重路径。

4. **编译和训练**：如果模型需要微调或从头训练，使用本地数据对模型进行编译和训练。这可能需要较长的时间，取决于模型的规模和可用的计算资源。

5. **部署服务**：一旦模型训练完成，将其部署到服务器上，可以作为API服务，用户可以通过HTTP请求调用它进行交互。你可能需要使用Web框架（如Flask或Django）将模型集成到一个可扩展的服务架构中。

6. **性能优化**：考虑如何优化推理速度，例如通过批处理、模型量化、缓存等技术提高响应时间。

线上部署fastgpt

### 线上部署 FastGPT 指南

#### 准备工作
为了成功地在线上环境中部署 FastGPT，需先完成一系列准备工作。这包括但不限于环境配置、依赖安装以及模型准备等前置条件[^1]。

#### 配置服务器环境
选择合适的云服务提供商来托管应用程序非常重要。常见的选项有 AWS、Google Cloud 或者阿里云等平台。选定之后，在所选平台上创建虚拟机实例并设置好操作系统版本（推荐使用 Ubuntu LTS 版本）。接着通过 SSH 登录到该机器，并更新系统包列表：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

#### 安装必要的依赖项
确保 Python 和 pip 已经被正确安装。对于 FastAPI 及其相关库来说，建议采用 Poetry 来管理项目的依赖关系。因此还需要安装 poetry:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
poetry config virtualenvs.create true

#### 获取 FastGPT 应用源码
从 GitHub 上克隆官方仓库至本地目录下，切换分支至稳定版发布标签页。如果打算参与贡献，则可以 fork 一份属于自己的副本再操作。

git clone git@github.com:<your-repo>/fastgpt.git
cd fastgpt
git checkout v0.x.y    # 替换成实际存在的tag名称

#### 构建与测试应用
利用 Dockerfile 文件构建镜像文件之前，应该先进入项目根路径执行 `poetry install` 命令以下载所需的Python模块；随后按照文档指示编写适合生产环境使用的 `.env` 文件。最后一步是运行单元测试案例集验证一切正常运作无误。

poetry shell
pip install -r requirements.txt
pytest tests/

#### 使用容器化技术打包应用
Docker 是目前最为流行的容器解决方案之一。在项目内找到名为 `Dockerfile` 的文本档，根据其中定义好的指令逐步制作出可移植性强的应用程序映象档案。完成后推送到私有的或公共的注册中心保存起来以便后续调用。

FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9-slim

COPY . /app
WORKDIR /app

RUN pip install --no-cache-dir -q -U pip \
&& pip install --no-cache-dir -r ./requirements.txt 

EXPOSE 80
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"]

#### 设置反向代理及负载均衡器
Nginx 不仅能作为静态资源分发服务器还能充当优秀的 HTTP(S) 流量调度员角色。编辑站点可用配置模板加入 location 路径匹配规则指向后端 API 接口地址即可实现此功能。另外记得开启 SSL/TLS 加密传输保障数据安全交换过程中的隐私性。

server {
    listen       443 ssl;
    server_name  example.com;

    ssl_certificate      cert.pem;
    ssl_certificate_key  key.pem;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:80/;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

#### 自动化运维流程
借助 CI/CD 平台如 Jenkins/GitLab CI 实现持续集成和交付机制能够极大提高开发效率降低人为失误风险。编写 YAML 格式的流水线脚本来描述各个阶段的任务逻辑顺序，当代码提交触发事件发生时自动触发相应动作直至最终产物上线为止。

stages:
  - build
  - test
  - deploy

build_image:
  stage: build
  script:
    - docker login ...
    - docker build .
    - docker push ...

run_tests:
  stage: test
  script:
    - pytest .

deploy_to_production:
  only:
    - master
  when: manual
  stage: deploy
  script:
    - kubectl apply -f deployment.yaml