DDG Chat
1.0.0
Implemente su backend API ChatGPT en varias plataformas de forma gratuita con un solo clic
Admite Vercel, Cloudflare Workers, Docker, Render, etc.
Compatible con modelos GPT4o mini, Claude 3 Haiku, Llama 3.1 70B, Mixtral 8x7B
Todos los modelos proporcionados de forma anónima por DuckDuckGo
Vercel / Cloudflare Workers / Docker / Render / Hugging Face / Más sin servidor
no abuses
Utilice una aplicación ChatGPT de terceros para llamar a la interfaz, por ejemplo:
Ejemplo (reemplace chatcfapi.r12.top con su propio nombre de dominio implementado):
curl --request POST ' https://chatcfapi.r12.top/v1/chat/completions '
--header ' Content-Type: application/json '
--data ' {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好！"
}
],
"model": "gpt-4o-mini",
"stream": true
} ' Ejemplo (reemplace chatcfapi.r12.top con su propio nombre de dominio implementado):
Visite http://chatcfapi.r12.top/v1/models para ver los modelos actualmente admitidos
El nombre del modelo se obtiene simultáneamente de la captura de la página web de DDG (los modelos desconocidos serán redirigidos al modelo gpt-4o-mini)
Dado que la API de DDG limita la cantidad de concurrencias para una única IP, se recomienda utilizar Vercel para la implementación. Si utiliza una implementación local como Docker, asegúrese de que el proyecto se ejecute en el grupo de agentes.
Método 1: implementación del almacén de Cloud Fork
Import el almacén que acaba de bifurcar.DeployMétodo 2: implementación del almacén de clones local
npm i -g vercel
vercel login
git clone https://github.com/leafmoes/DDG-Chat.git ddg-chat
cd ddg-chat
npm run publishMétodo 3: implementación con un clic
Import el almacén que acaba de bifurcar y luego siga el proceso de implementación normal.Método uno:
兼容性标志en nodejs_compat en运行时Método dos:
npm i -g wrangler
wrangler login
git clone https://github.com/leafmoes/DDG-Chat.git ddg-chat
cd ddg-chat
npm installnpm run publish:cfCrear un nuevo espacio: Crear un nuevo espacio
Space name：ddg-chat
License： MIT
Select the Space SDK： docker （Blank）
Space hardware： free
Para configurar las variables de entorno, vaya a Configuración -> Variables y secretos -> Variables. Parece que API_PREFIX debe configurarse para configurar las variables de entorno. ¿Debido a la restricción de abrazar la cara? Las variables de entorno están en la publicación.
Edite el archivo README.md y agregue app_port: 8787 en metadatos. Este 8787 depende del puerto de su imagen acoplable.
Agregue el archivo Dockerfile:
FROM docker.io/leafmoes/ddg-chat:latest
Método 1: compilación de línea de comando
docker run -it -d --name ddg-chat -p 8787:8787 leafmoes/ddg-chat:latest Método 2: compilar utilizando el archivo docker-compose.yml
Descargue y guarde el archivo docker-compose.yml y luego ejecute docker-compose up -d en el directorio donde se encuentra el archivo para iniciar el servicio.
Comandos relacionados con Docker
docker logs -f ddg-chat # 查看服务实时日志
docker restart ddg-chat # 重启服务
docker stop ddg-chat # 停止服务 # API 服务使用的端口
PORT = 8787
# API 调用的前缀地址
API_PREFIX = ' / '
# 作为调用 API 验证的 API Key
API_KEY = ' dummy_key '
# 向 DDG 发送请求失败的重试次数
MAX_RETRY_COUNT = 3
# 向 DDG 发送请求失败的重试延迟，单位 ms
RETRY_DELAY = 5000429 ERR_SERVICE_UNAVAILABLE ? ¿Cómo solucionarlo?Telegrama
Licencia MIT
