Descarga de openai style api - Descarga del código fuente openai style api

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Proteja las diferencias entre diferentes API de modelos grandes, use el formato estándar de api openai para usar modelos grandes y también se puede usar para la administración de distribución secundaria de api-key, configure y administre los parámetros de llamada de diferentes modelos grandes, lo que le permite usar solo; modelos grandes cuando se utilizan modelos grandes es necesario prestar atención a la clave de API y los mensajes.

La configuración principal del proyecto se basa en el archivo model-config.json. Si no hay model-config.json, se utilizará model-config-default.json para iniciarlo de forma predeterminada, aunque se puede iniciar en este momento. , no se puede llamar porque la clave API y demás no están configurados correctamente.

Cree un nuevo archivo model-config.json localmente, configúrelo de acuerdo con el ejemplo del archivo de configuración a continuación y luego ejecute el siguiente comando

 docker pull tianminghui/openai-style-api

docker run -d -p 8090:8090 --name openai-style-api
-e ADMIN-TOKEN=admin 
-v /path/to/your/model-config.json:/app/model-config.json 
tianminghui/openai-style-api

Clone este proyecto o descargue el archivo docker-compose.yml en el proyecto, modifique la ruta ./model-config.json y luego ejecute el siguiente comando

 docker-compose up -d

    [
        {
            "token": "f2b7295fc440db7f",
            "type": "azure",  // azure openai 模型
            "config": {
                "api_base": "https://xxxx.openai.azure.com/",
                "deployment_id": "gpt-35-turbo",
                "api_version": "2023-05-15",
                "api_key": "xxxxxx",
                "temperature": 0.8
            }
        }
    ]

 curl http://localhost:8090/v1/chat/completions 
      -H "Content-Type: application/json" 
      -H "Authorization: Bearer f2b7295fc440db7f" 
      -d '{
        "messages": [
          {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
          },
          {
            "role": "user",
            "content": "Hello!"
          }
        ]
      }'

 import openai

openai.api_key = "f2b7295fc440db7f"
openai.api_base = "http://localhost:8090/v1"

completion = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Hello world"}])
print(completion.choices[0].message.content)

 import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # This is the default and can be omitted
    api_key='kimi-GxqT3BlbkFJj',
    base_url = 'http://localhost:8090/v1'
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Say this is a test",
        }
    ],
    model="gpt-3.5-turbo",
)

print(chat_completion.choices[0].message.content)

 [
{
    "token": "f2b7295fc440db7f",
    "type": "azure",  // azure openai 模型
    "config": {
        "api_base": "https://xxxx.openai.azure.com/",
        "deployment_id": "gpt-35-turbo",
        "api_version": "2023-05-15",
        "api_key": "xxxxxx",
        "temperature": 0.8
    }
},
{
    "token": "GxqT3BlbkFJj",
    "type": "openai", // openai 模型
    "config": {
        "api_base": "https://api.openai.com/v1/",
        "api_key": "sk-xxxxxx",
        "model": "gpt-3.5-turbo"
    }
},
{
    "token": "sb-ede1529390cc",
    "type": "proxy",  // openai 代理 
    "config": {
        "api_base": "https://api.openai-sb.com/v1/",
        "api_key": "sb-xxxxxx",
        "model": "gpt-3.5-turbo"
    }
},
{
    "token": "c115c8f5082",
    "type": "claude-web",  // claude-web 
    "config": {
        "cookie": "xxxxxx",
        "proxies": {
            "https": "http://localhost:7890"
        },
        "conversation_id": "xxxxxx",
        "prompt": "The information in [] is the context of the conversation. Please ignore the JSON format of the context during the conversation and answer the user's latest conversation: {newMessage} n {history}",
        "single_conversation": true
    }
},
{
    "token": "7c7aa4a3549f5",
    "type": "zhipu-api",  // 智谱API
    "config": {
        "api_key": "xxxxxx",
        "model": "chatglm_lite",
        "temperature": 0.8,
        "top_p": 0.7
    }
},
{
    "token": "7c7aa4a3549f11",
    "type": "xunfei-spark-api", // 讯飞星火API
    "config": {
        "app_id": "xxxx",
        "api_key": "xxxx",
        "api_secret": "xxxxxx",
        "api_model_version": "v2.0",
        "top_k": 5
    }
},
{
    "token": "7c7aa4a3549f12",
    "type": "router", // 路由  可以包含多个模型进行负载均衡
    "config": {
        "router_strategy": "round-robin", // 路由策略  round-robin 轮询   random 随机
        "token_pool": [   // 路由的token池
            "7c7aa4a3549f11",
            "7c7aa4a3549f5"
        ]
    }
},
{
    "token": "7c7aa4a3549f13",
    "type": "model-name-router", //根据req中的modelname进行路由, 可以方便的结合ChatGPT-Next-Web
    "config": {
        "model-2-token": {   // 路由的token池
            "spark-api-v2.0":"7c7aa4a3549f11",
            "chatglm_lite": "7c7aa4a3549f5",
            "router-round-robin": "7c7aa4a3549f12"
        }
    }
},
{
    "token": "gemini-7c7aa4a3549f5",
    "type": "gemini",   // gemini
    "config": {
        "api_key": "xxxxx",
        "proxies": {
            "https": "http://localhost:7890"
        }
    }
},
{
    "token": "bing-7c7aa4a3549f5",  // 必应
    "type": "bing-sydney",
    "config": {
        "cookie": "xxxxx",
        "style": "balanced"
    }
},
{
    "token":"qwen-111111xxxx",  // 通义千问
    "type":"qwen",
    "config":{
        "api_key":"sk-xxxxxxxx",
        "model":"qwen-turbo"
    }
},
{
    "token": "kimi-GxqT3BlbkFJj1", // kimi
    "type": "openai",    // kimi api与openai相同，因此使用openai就可以
    "config": {
        "api_base": "https://api.moonshot.cn/v1/",
        "api_key": "sk-xxxxxx",
        "model": "moonshot-v1-8k"
    }
}
]