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FreeAskInternet，OpenWrt一键搭建免费AI，从此实现GPT自由 小伙伴们,今天要给大家分享一个超级无敌的神器🔥FreeAskInternet🔥,让你在家里就能体验到和GPT对话的乐趣!👏首先,什么是FreeAskInternet呢?🤔它是一款完全免费🆓、私密安全🔒、本地运行💻的搜索聚合工具,能将搜索结果和GPT3.5大模型结合起来,为你生成个性化的答复,绝对是宝藏级别的好物!✨项目地址：github.com/nashsu/FreeAskInternet部署超级简单,只需几步就能完成!跟着节奏一起动手吧~首先要在OpenWrt路由器(演示固件来源于openwrt.ai)上准备好docker-compose的环境，需要做的工作非常简单，进入“系统”-“软件包”，点击更新列表，然后搜索安装dockerd和docker-compose两个插件即可。进入到命令行终端模式（"服务"-"终端"），输入指令docker info以确认两个插件正常工作。接下来进入指定目录，如：cd /data/docker,使用git(安装git-http插件)克隆下载FreeAskInternet项目:💻git clone https://github.com/nashsu/FreeAskInternet.git然后进入下载好的目录：cd ./FreeAskInternet，可以查看一下配置文件docker-compose.yml,可根据需要进行调整，内容如下：services: backend: image: docker.io/nashsu/free_ask_internet:latest depends_on: - llm-freegpt35 restart: on-failure freeaskinternet-ui: image: docker.io/nashsu/free_ask_internet_ui:latest ports: - "3000:80" environment: BACKEND_HOST: "backend:8000" depends_on: - backend restart: always chatgpt-next-web: image: yidadaa/chatgpt-next-web ports: - "3030:3000" environment: OPENAI_API_KEY: "FreeAskInternet" # CODE: "FreeAskInternet" # 如果你想要设置页面的访问密码，请修改这里 BASE_URL: "http://backend:8000" CUSTOM_MODELS: "-all,+gpt-3.5-turbo" depends_on: - llm-freegpt35 restart: always llm-freegpt35: image: missuo/freegpt35:latest restart: always llm-kimi: image: vinlic/kimi-free-api:latest restart: always environment: - TZ=Asia/Shanghai llm-glm4: image: vinlic/glm-free-api:latest restart: always environment: - TZ=Asia/Shanghai llm-qwen: image: vinlic/qwen-free-api:latest restart: always environment: - TZ=Asia/Shanghai searxng: image: docker.io/searxng/searxng:latest volumes: - ./searxng:/etc/searxng:rw environment: - SEARXNG_BASE_URL=https://${SEARXNG_HOSTNAME:-localhost}/ cap_drop: - ALL cap_add: - CHOWN - SETGID - SETUID logging: driver: 'json-file' options: max-size: '1m' max-file: '1' restart: always执行一键启动命令🚀:docker-compose up -d就是如此简单!🤯服务都启动完成后，你就可以在浏览器输入http://你的OpenWrt路由器IP:3000 访问FreeAskInternet的Web界面了,享受本地GPT的服务!💯它通过联网检索回复的内容还是可以的。FreeAskInternet不仅支持GPT3.5,它还支持其他热门大模型哦,比如Qwen、Kimi、ZhipuAI等~你可以随时切换试试!🤩而且,FreeAskInternet对自定义大模型也是好评有佳,喜欢折腾的朋友绝对值得一试ollama!💪最心动的是,FreeAskInternet完全不需要任何API密钥,永远免费使用!😻再也不用担心各种限制,想问啥就问啥,随时来场畅快对话!💬小伙伴们赶紧行动起来,和FreeAskInternet变身本地GPT达人吧!💥记得分享给更多人哦,这波操作绝对是爆款级别的!🔥🔥🔥更多关注：www.9418666.xyz -
探秘OpenUI在OpenWrt新玩法，让UI设计YYDS 小伙伴们,看过来啊👀!最近发现了一个好物,必须赶快通知大家!OpenUI简直是前端射鸡师的福音🙌,让我们一起来探索它的神奇之处吧!首先,OpenUI的UI设计超级nice👏!只需几步简单操作,就能轻松构建出漂亮酷炫的页面,连新手用户也能驾轻就熟!不用花大力气去码代码了,通过OpenUI的人性化设计,手把手引导你制作心仪的网页版面,真是小白必备神器💯!项目地址：github.com/wandb/openui。最吸引人的地方莫过于OpenUI的编辑功能了,实时预览真是太酷了👏!我们在文本框里尽情输入各种想象和需求,OpenUI立马就会现场渲染出UI效果,超级直观有趣😍!不满意的话也不怕,继续修改调整就好,绝对让你爱不释手!OpenUI的Docker部署方式,真的非常方便🤩!无论是在OpenWrt、Linux还是Mac系统上,都能通过一条命令就开启创作之旅!再也不用为繁琐的安装过程而头疼啦,简直是良心推荐🌟!下面就开始在OpenWrt上操作吧。首先要在你的openwrt路由器(演示固件来源于openwrt.ai)安装好dockerd和docker-compose插件，还没有安装的小伙伴请到软件包里自行安装哦。打开命令行终端（“服务”-“终端”），输入docker info确认环境OK。接着进入docker目录：cd /data/docker,使用git(git-http插件)命令克隆openui项目：git clone https://github.com/wandb/openui.git，进入openui目录，根据你的情况修改docker-compose.yml文件，内容如下：version: '3.8' services: ollama: image: ollama/ollama:latest ports: - "11434:11434" volumes: - ${OLLAMA_VOLUME_PATH:-ollama}:/root/.ollama backend: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile ports: - "7878:7878" environment: - OLLAMA_HOST=http://ollama:11434 # Just remove `=xxx` to have the env variable passed forward - OPENAI_API_KEY=llava depends_on: - ollama volumes: ollama:这里修改了OPENAI_API_KEY=llava，保存退出，然后执行docker-compose up -d命令开始拉取ollama镜像并构建openui的镜像，完成后开始启动ollama和openui的后端服务。注意：由于openui-backend容器运行失败，报错ModuleNotFoundError，因此在backend目录下的Dockerfile修改了倒数第二行：RUN pip install --no-deps -U /app&&pip install Pillow&&pip install playwright，重新运行docker-compose build构建openui-backend。启动完成后，通过docker exec -it openui-ollama-1 ollama pull llava拉取LLaVA大模型，它作为一种新型的大型多模态模型，可将语言和视觉两大领域融合，实现了图片解析的图生文功能。在拉取成功后，通过浏览器访问你的OpenWrt路由器IP的7878端口，就可以看到openui漂亮的页面了。点开左上角的齿轮打开设置页面，就可以选择之前ollama拉取本地llava模型,免费使用，不需要使用openai付费API。测试上传了一张谷歌的截图，看看能给我设计出怎样的东西。由于OpenWrt的CPU运行速度不够快，经过了漫长的等待，终于出了一个有点奇怪的东西。家庭富裕的小伙伴，还是建议用上OpenAI的付费服务吧，用得安心一点。OpenUI的超能力远不止如此,它还支持将HTML代码转换为各种热门框架,如React、Svelte等,满足广大开发者的需求。无论你是要快速开发应用,还是只是想尝鲜体验一番新工具,OpenUI都能给你意想不到的便利😘!总之,大家一定要尝试OpenUI,真的是前端开发的宝藏利器!免费开源的福利,建议小伙伴们赶紧收藏、拥抱😎!再见啦,期待大家分享使用体验,让我们共同打call OpenUI🥳!更多关注：www.9418666.xyz
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数据库SQL生成新玩法？Drawdb开发神器，工具控必见 小伙伴们好，作为资深挨踢玩家兼数据库使用的重度用户。今天为小伙伴们带来一篇独家好文，探讨下drawdb工具的使用技巧以及在OpenWrt系统上的部署方法。绝对是工具党、极客党的必看干货，跟着一起来Get吧！😘什么是drawdb？drawdb是一款牛逼的开源数据库工具，号称"最简单、最快、最小的数据库编辑工具"。常见的关系型数据库sql写起来比较繁琐,而drawdb却拥有极简设计和高性能特点,绝对是程序员的新宠👏。不仅安装超级方便,而且功能也很给力,图形化界面、支持JSON及SQL语句生成、性能出众等特性简直完爆很多大厂产品。如果在开发项目时一直使用,真的会发现它是神器级存在,赞爆了!🤩无论是做小型应用还是学习练习,都是绝佳选择。轻量、易用但又丝毫不馊zzz功能,drawdb真是我的开发利器无误!接下来就和大家在OpenWrt路由器系统上部署drawdb,这样方便远程管理数据库,绝对是学习研究利器哦!😎相信看完教程,各位小伙伴都会成为drawdb大神的!首先需要在OpenWrt(演示固件来源于openwrt.ai)中启用docker和docker-compose组件,可以到系统的软件包里下载安装dockerd和docker-compose两个插件。完成后进入命令行终端(“服务”-“终端”)，通过docker info确认一下环境哦。确认OK后,进入/data/docker目录，使用git(git-http插件)命令克隆项目：git clone https://github.com/drawdb-io/drawdb.git，再进入drawdb目录，新建docker-compose.yml文件,填入下面这段配置:version: '3' services: drawdb: build: . container_name: drawdb restart: always ports: - 8008:80这段yaml配置会在本地构建最新drawdb镜像,并将drawdb服务端口映射到路由器的8008端口。接着保存文件,在OpenWrt命令行终端继续执行:docker-compose up -d就可以一键完成drawdb的安装部署了,超级无敌简单吧!再通过浏览器访问http://您的openwrt的IP地址:8008就能打开drawdb的web界面,酷毙了有木有!👻点try it for yourself就可以开始你的数据库表演了。总之，drawdb真的是数据库开发人员很有用的利器,功能强大、部署简单,开源免费,真是一个宝藏级工具!赶紧mark下来,跟上时代的脚步,拥抱这款新一代数据库工具,在你的小伙伴面前也能一次吹个爆!🤯爷青回啦!更多关注：www.9418666.xyz
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无需公网IP，OpenWrt超实用内网穿透神器Tailscale 最近再来折腾一下内网穿透🤔，今天就来一起在OpenWrt上搭建Tailscale实现内网穿透吧!🤘Tailscale是基于Wire guard的去中心化虚拟专网工具,不需要公网IP,各节点之间就能畅通无阻地连接起来。🌐配置也超级简单友好,支持众多平台和客户端,绝对是小白、手can党的福音!🎉下面就来在OpenWrt路由器(演示固件来源于openwrt.ai)上开始吧。首先需要下载Tailscale插件,进入到“系统”-“软件包”，更新列表，再过滤器输入tailscale，然后点击安装，等待完成。然后打开命令行终端(“服务”-“终端”)，输入tailscale up获得一个登录链接，复制链接在浏览器打开,用你的相关账号登录验证就行了。接下来就是开启子网路由咯,输入命令:tailscale up --advertise-routes=192.168.1.0/24 --accept-dns=false，advertise-routes参数需替换成自己的局域网网段,在Tailscale管理页面也要记得开启子网路由和关闭密钥过期哦。✅设置完子网路由后,虽然可以ping通其他节点了,但反向还是连不上。😥别着急,只需在OpenWrt上新建一个Tailscale接口,协议选静态地址,设备选tailscale0,在管理页面分配的地址就是它的IP地址咯!🤓一般到这里已经可以正常使用，在你的手机或者电脑上下载安装Tailscale的客户端(下载地址：tailscale.com/download)，就可以实现设备间互联已经内网的使用了，连内网的硬盘都可以随意访问,太香太香了!。如果存在问题就添加一下防火墙规则,只需几条iptables命令就搞定!规则内容都列举在下面啦👇复制过去重启防火墙,就可以在各个节点之间畅通无阻地连接啦!🥳🎉iptables -I FORWARD -i tailscale0 -j ACCEPT iptables -I FORWARD -o tailscale0 -j ACCEPT iptables -t nat -I POSTROUTING -o tailscale0 -j MASQUERADE 😻小伙伴们，如果还有啥不懂的,尽管留言,有问题大家一起相互学习相互解答哦!💯更多关注：www.9418666.xyz
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网络监控利器 | OpenWrt通过Docker一键部署Netprobe Lite 总有小伙伴反映家里网络状况不太理想,网速慢、延迟高、丢包率升高等问题层出不穷😓。今天就为大家介绍一款免费开源的网络监控神器——Netprobe Lite!通过Docker一键部署,0成本、🔥简单有效帮你全方位监控家庭网络状况哦~Netprobe Lite功能一览🤩:1.⏳实时监测网速、延迟、丢包等关键指标2.⚡高度灵活,支持自定义DNS监测对象3.💯汇总得分反映整体网络健康状况4.💻跨平台兼容性强,数据存储方便项目地址：github.com/plaintextpackets/netprobe_lite小伙伴们,和我一起Get💪开箱教程!首先,需要一台带有Docker Compose环境的OpenWrt路由器(演示固件来源于openwrt.ai),接入你家网络的网线。进入到命令行终端(“服务”-“终端”)，输入docker info确认环境正常。进入目录/data/docker,使用git克隆项目的仓库，拉取完整的项目代码。cd /data/dockergit clone https://github.com/plaintextpackets/netprobe_lite.git进入文件夹,拉取相关镜像并启动容器cd netprobe_litedocker-compose up -d完成部署后✅就可以通过你OpenWrt路由器IP:3001端口访问监控页面了。例如http://192.168.1.252:3001/，默认账号密码:admin/admin当然你可以自定义Netprobe Lite参数：🔥更改Netprobe运行端口(compose.yml内修改端口号)🌐更改为中文界面(compose.yml修改grafana镜像为grafana/grafana-oss:9.5.18，在Preferences修改Language)🔍自定义DNS监测对象(修改.env文件中的DNS_NAMESERVER_4_IP值)💾清理旧数据(docker rm移除Prometheus容器,docker volume prune清理存储卷)⏰设置开机自启动(compose.yml添加restart:always)怎么样,是不是很简单呢?有了Netprobe Lite,网络毛病🐛一目了然,随时掌控网速体验。Get新技能,从此网络质量🚥不再是黑盒子!更多关注：www.9418666.xyz
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修复图片、高清化照片,OpenWrt折腾inpaint-web 相信很多小伙伴都有过这样的困扰:手里的照片分辨率太低,画质模糊不清;或者照片中有一些你不想要的物体,但又没有专业的修图软件。别急,今天我们就来分享一款操作简单、性能强劲的神器 —— inpaint-web!🚀inpaint-web 是一款基于 WebGPU 和 WASM 技术的免费开源工具,可以在浏览器中直接运行,帮你快速修复和高清化图片。功能非常强大,堪称图像处理的新宠!😍项目地址:github.com/lxfater/inpaint-web。难以置信?来,让我们一起亲手体验一下!首先你需要在 OpenWrt(演示固件来源于openwrt.ai)上布置好 Docker+Docker Compose环境,为 inpaint-web 的部署做好准备，还不会的请查看相关教程。安装好 Docker相关环境之后,我们需要用到 docker-compose 来快速构建和运行 inpaint-web。打开命令行模式("服务"-“终端”)，进入目录/data/docker,使用git命令克隆项目的源码：cd /data/dockergit clone https://github.com/lxfater/inpaint-web.git进入inpaint-web目录，创建docker-compose配置文件。cd inpaint-webvi docker-compose.ymldocker-compose.yml的内容如下：version: '3' services: inpaint-web: build: . container_name: inpaint-web ports: - 5173:5173 restart: always将内容保存,然后在命令行执行 docker-compose up -d 就可以后台运行 inpaint-web 了。几分钟后构建完成后通过 http://你的OpenWrt路由IP:5173 即可访问 inpaint-web 的界面。界面超级简洁友好,操作也异常简单。传入需要处理的图片,选择需要的功能(修复/高清化),点击一个按钮即可!🤩 修复功能可以智能去除图片中你不想要的部分,高清化功能可以将图片分辨率提升数倍,保证质量依旧出色。修改之后的图片可直接下载,妥妥的!如果你对照片质量要求比较高,不妨去给 inpaint-web 提提建议。它的模型经过优化,可大幅提升处理效果。而且作为一款开源项目,后续还会接入更多黑科技,比如结合 Segment Anything 和 Stable Diffusion 实现智能抠图和图像内容替换等🔥。总之,有了 inpaint-web 这款实用神器,从此你就可以说再见低质量、难看的图片啦!小伙伴们赶紧行动起来,在OpenWrt上一键部署,解锁浏览器内图片处理新体验!独乐乐不如众乐乐,现在就 @你的小伙伴一起来体验吧!🥳更多关注：www.9418666.xyz
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TaskingAI宝藏开源项目,DIY自建AI助手不是梦 最近AI可谓是火爆全网,各种基于GPT的应用层出不穷🔥 大家是不是也想自己DIY一个AI助手玩玩呢?今天就来手把手教大家在OpenWrt系统上通过Docker部署TaskingAI这个开源AI项目吧!TaskingAI可以说是开源AI应用开发中的一股清流了😇 它将Firebase的简单性引入到了AI应用开发中,让创建GPT式多租户应用变得无比简单。TaskingAI平台涵盖了推理(Inference)、检索(Retrieval)、助手(Assistant)和工具(Tool)等多个模块,可以无缝集成提高开发效率。整体设计高度智能化和用户友好,保证了高效、智能、友好的AI应用开发体验🤗那TaskingAI都有哪些独门绝技呢?请往下看:💥全能LLM平台: 通过统一的API即可访问数百个AI模型💥直观UI控制台: 简化项目管理,可在控制台内测试工作流💥BaaS式工作流: 将AI逻辑(服务端)与产品开发(客户端)分离,从控制台原型到使用RESTful API和客户SDK构建可扩展解决方案的明确途径💥可定制集成: 通过可定制工具和高级检索增强生成(RAG)系统增强LLM功能💥异步高效: 利用Python FastAPI的异步特性,实现高性能并发计算,提高应用响应能力和可扩展性💥丰富模型与插件: TaskingAI连接数百个LLM模型,还支持通过Ollama、LM Studio等方式集成本地模型。内置丰富插件如谷歌搜索、网页阅读器、股市检索等,还可自定义插件TaskingAI的用途是不是已经让你心动了呢?🤩 你可以用它:✨快速创建引人入胜的应用Demo,即时展示AI应用的潜力✨构建企业级AI助手,利用集体知识和工具提高团队生产力✨开发面向企业的多租户AI应用,满足不同客户需求并提供个性化、安全可扩展的解决方案OK,理解了TaskingAI的亮点后,就跟着以下步骤开始部署吧!1️⃣确保你的OpenWrt系统(演示固件来源于openwrt.ai)上安装了Docker和Docker Compose，安装过程不再重复。进入命令行(“服务”-“终端”)确认Docker和Docker Compose均有。2️⃣进入目录/data/docker，用Git(必须安装git-http插件)克隆TaskingAI的开源仓库:git clone https://github.com/taskingai/taskingai.git。3️⃣进入taskingai/docker目录,启动服务:docker-compose -p taskingai up -d。4️⃣打开浏览器,访问http://你的OpenWrt路由器IP:8080 即可进入控制台(默认账号密码:admin/TaskingAI321)是不是非常简单便捷?😘 控制台界面清爽直观,可以在上面创建模型、助手、检索库等,亲自体验一番吧!更多关注：www.9418666.xyz
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硬核干货值得收藏!速来学习OpenWrt安装dify神器 最近深挖到一款比较🔥热门的人工智能工具——dify,上手玩了一波,发现它太香了!Dify 是一个开源大语言模型 (LLM) 应用程序开发平台。它结合了后端即服务和 LLMOps 的概念，使开发人员能够快速构建生产级生成式 AI 应用程序。即使非技术人员也可以参与人工智能应用的定义和数据操作。通过集成构建LLM应用所需的关键技术栈，包括对数百种模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎和灵活的Agent框架，同时提供一组易于使用的接口和API , Dify 为开发人员节省了大量时间来重新发明,无论你是小白还是老司机,都能一键Get👌那么问题来了,dify这么猛,有木有在OpenWrt路由器上安装的教程呢?🤔小伙伴们,建议都来学习一波,绝对是体验下一代人工智能技术的不二之选!🐶子今天就和大家一起学习如何在OpenWrt设备上通过docker-compose安装dify,让宝子们打开新世界的大门~🎉第一步:确保OpenWrt环境（演示固件来源于openwrt.ai）已开启docker,如果还没装的小伙伴们赶紧上车!安装命令我就不多BB啦~💻终端(“服务”-“终端”)下执行docker version验证是否成功;第二步:安装docker-compose插件,只需一行命令即可完成🤘opkg update && opkg install docker-compose,执行一下docker info能否看到Docker Compose;第三步:进入data/docker目录，使用git(安装git-http插件)克隆dify官方仓库,链接🔗地址:https://github.com/langgenius/dify.git，根据dify官网提示,进入到dify/docker目录，修改docker-compose.yml配置文件内的各项参数设置,比如端口映射(如nginx的80端口改为10080)、持久化存储目录等⚙️;最后一步:万事俱备,只欠东风!终端下执行命令docker-compose up -d,坐等dify部署完成后就可以开始体验它带来的新奇有趣的功能啦!🎉通过浏览器访问你OpenWrt路由器IP暴露的nginx端口，如10080，创建完管理员账号密码后即可登录进入dify非常漂亮的页面。通过docker-compose安装dify还是比较简单的,要注意的是提前备份好数据,防止出现任何意外情况~具体更多的安装细节和使用方法,大家可以查阅dify官方文档,地址：docs.dify.ai/v/zh-hans，很专业很全面,绝对是宝藏干货!🎁好啦,有台高配x86级Openwrt路由器就能学会的小伙伴们,感兴趣的赶紧行动起来🏃拥抱AI新纪元吧!👏跟上时代发展的脚步,才能走在潮流的最前沿。对dify的安装还有任何疑问,欢迎随时沟通交流,一起成为AI领域的🐂🐂!💪更多关注：www.9418666.xyz
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GPT-Pilot太强大了!一定要看看这个AI工具助手 最近无意间在GitHub上发现了一个超赞的开源项目gpt-pilot😎,它可以让我们在编码时与AI助手进行交互对话,堪称代码开发的神器!虽然之前也用过一些AI工具,但都没有gpt-pilot这么全能,它不仅能解答各种技术问题,还能根据需求生成代码片段,妥妥的提高了coding效率。项目地址：github.com/Pythagora-io/gpt-pilot。作为一名轻度代码控🐶,当然得尝尝鲜,决定在自己的OpenWrt路由器上部署gpt-pilot。首先是准备OpenWrt路由器（演示固件来源于openwrt.ai）环境。因为gpt-pilot需要Docker和Docker Compose的支持,所以一定要安装docker和docker-compose插件哦，之前都有教程提过的，不再啰嗦。进入到命令行（“服务”-“终端”），确认一下docker环境。然后进入到/data/docker目录下，使用git(无法使用git命令请安装git-http插件)命令克隆gpt-pilot项目，地址：https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git。进入gpt-pilot目录后根据需要修改docker-compose.yml的配置参数：OPENAI_API_KEY设置为你开放AI API密钥，OPENAI_ENDPOINT设置为你的开放AI的API访问域名或地址,如https://api.openai.com/v1/chat/completions，MODEL_NAME根据情况选择你的模型，如：gpt-3.5-turbo，volumes设置工作目录如./workspace:/usr/src/app/workspace,ports设置17681:7681(终端服务已占用7681)，其他根据你的需要进行修改，一般保持默认，保存退出。接着执行命令docker-compose up -d开始拉取构建相关镜像，完成后会启动服务，在Docker容器里就可以看到运行的容器服务。用浏览器访问你的OpenWrt路由器IP的17681端口，可以进入gpt-pilot的终端页面，输入python main.py，看到如下画面，就终于成功地在OpenWrt中用docker-compose部署上了gpt-pilot😘。gpt-pilot这软件简直太好玩了🤩!只需在代码编辑器中选中一段代码或问题,就可以直接与AI进行对话交流,无论是修改bug、优化代码、还是解释技术细节,它都能给出很专业的指导和建议。以前遇到疑难杂症时,老是要到处查阅文档和资料,现在有了gpt-pilot后,妥妥的提高了开发效率。最让我惊喜的是,它的智能程度很高,能自动分析代码语法甚至项目架构,针对性地给出合理建议。而且交互体验也很棒,就像在和专业程序员在沟通一样,真是太方便了!总之,gpt-pilot能成为代码之路上的得力助手了😉。正因为有了这个神器的加持,我才有机会在OpenWrt领略它的魅力。虽然一开始的确有些门槛,还是要具备一定的系统操作基础,不过只要耐心一点,都是能学会的。对于喜欢尝鲜、追求效率的开发者们,可以给这款软件狠狠打99分👍!建议手快有OpenWrt路由器的码友们一定要试试看,肯定会被它的强大所震惊!更多关注：www.9418666.xyz
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FastGPT知识库在OpenWrt上的一键部署 大家好,我是你的知识分享好伙伴!最近不少朋友都在问FastGPT这个知识库系统怎么部署,今天就和大家一起用OpenWrt通过docker-compose一键部署FastGPT🤓FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时通过 Flow 可视化进行工作流编排，可实现复杂的问答场景。项目地址：github.com/labring/FastGPT。部署起来并不复杂,只需几个简单步骤就能Get哦🥳1.首先安装好docker和docker-compose。对于OpenWrt(演示固件来源于openwrt.ai)来说,可以在页面上(“系统”-“软件包”)安装这两个插件，也可以通过命令行(“服务”-“终端”)运行以下命令安装:opkg update && opkg install docker docker-compose已安装的小伙伴可以忽略此步骤。2.然后去FastGPT的Github库下载配置文件。新建一个/data/docker/fastgpt目录,用于存放FastGPT的数据,进入目录下载docker-compose.yml和config.json文件。在命令行运行:mkdir -p /data/docker/fastgpt cd /data/docker/fastgpt curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json3.拉取FastGPT相关镜像以及启动容器。在命令行执行docker-compose up -d等待一段时间镜像拉取完成后就可以一键启动成功了!是不是超级简单🤪有遇到问题，可以参考docker部署文档：doc.fastai.site/docs/development/docker/4.配置OneAPI，添加模型。访问你的OpenWrt路由器IP的3001端口，输入默认账号root,密码123456后成功登录，要修改掉初始密码。创建新的渠道，这里根据你的大模型服务商类型选择，填个名称，选择模型，再填上密钥，如通过第三方方式使用需填入代理地址或域名，提交完成。返回渠道页面，可对这个创建的渠道进行测试是否正常使用。5.使用FastGPT。访问你的OpenWrt路由器IP的3000端口，输入默认账号root,密码1234后成功登录。这只是入门级的部署教程,更多高级玩法如何调教FastGPT、如何定制知识库内容、如何进行高级编排等,可以参考FastGPT官方文档。快速上手文档：doc.fastai.site/docs/course/quick-start/如果觉得不错，可以一起来探讨一下!总之FastGPT真是小白派的福音呀🥳快去部署体验一下吧,绝对是宝藏神器💎更多关注：www.9418666.xyz
