Docker 部署 Lobe Chat 服务

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Docker 部署 Lobe Chat 服务。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

拉取最新版本的 Lobe Chat 镜像:

$ sudo docker pull lobehub/lobe-chat:latest

使用以下命令来运行 Lobe Chat 容器:

$ sudo docker run -d --name lobe-chat -p 10084:3210 -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx -e OPENAI_PROXY_URL=https://api.openai.com/v1 -e ACCESS_CODE=lobe66 lobehub/lobe-chat:latest
  • -d (后台运行容器)
  • --name (给容器起一个名字方便管理)
  • -p 10084:3210 (将容器的3210端口映射到主机的10084端口, 同时指定TCP协议)
  • -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx (OpenAI API Key)
  • -e OPENAI_PROXY_URL=https://api.openai.com/v1 (OpenAI 接口代理, 默认为官方接口)
  • -e ACCESS_CODE=lobe66 (访问 LobeChat 服务的密码)

通过 sudo docker ps 命令查看容器的运行信息:

$ sudo docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                           COMMAND                  CREATED         STATUS                 PORTS                                               NAMES
ee929a37e34e   lobehub/lobe-chat:latest        "docker-entrypoint.s…"   9 minutes ago   Up 9 minutes           0.0.0.0:10084->3210/tcp, :::10084->3210/tcp         lobe-chat

现在可以通过 IP 或配置好的域名访问搭建好的 Lobe Chat 服务:

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需要注意的是, 在使用之前需要配置好前面设置的访问 Lobe Chat 服务的密码:

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同时, 使用时, 按需要选择合适的模型:

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可以参考以下内容选择合适的模型:

  1. 如何根据自己的需求选择合适的模型?
用途 推荐模型
日常对话、翻译插件、YouTube总结/搜索总结插件等场景 gpt-3.5-turbo
需要较高的推理能力, 如写代码、协助写论文等场景 gpt-4
需要模型接收图片并回答与之相关的问题 gpt-4-vision
  1. 4K、8K、16K、32K是什么意思?

这是 token 长度的缩写, 4K 表示 4096 个 token, 以此类推。其中, 1 个汉字约为 2 个 token, 因此 4K 的接口约能处理 2000 个汉字, 以此类推。

  1. gpt-4-32k 是否比 gpt-4 更聪明?

不是, 这 2 个模型是一样的, 都是 gpt-4,只是支持的 token 长度不一样。

插件

通过 Lobe Chat 的插件可以扩展更多的玩法, 插件的安装入口如下:

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建议插件只在需要使用时再启用, 避免不同插件之间互相影响。

授粉绘画

插件 授粉绘画 是通过 pollinations.ai 进行图像生成的对话式绘图插件。通过插件菜单安装插件:

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完成安装后启用插件:

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当前会话窗口选择使用 gpt-4 模型:

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然后就可以通过对话, 让 AI 理解我们的意图, 生成绘图提示词, 并调用 pollinations.ai 完成绘图:

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绘图对话的连续性范围是当前会话窗口, 不能跨多个会话窗口理解意图。

思维导图

插件 思维导图 是一个根据用户的描述, 生成符合需求的大纲, 并以思维导图的形式展现的插件。通过插件菜单安装插件并启用:

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同样的, 当前会话窗口需要选择使用 gpt-4 模型:

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然后就可以通过输入思维导图的主题, 让 AI 根据我们的主题, 生成思维导图的大纲图:

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插件生成的思维导图至少有 4 个层级。

网站爬虫

插件 网站爬虫 是从网页链接中提取内容的插件。通过插件菜单安装插件并启用, 同时选择使用 gpt-4 模型:

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然后就可以输入需要提取的网页链接, 让 AI 去提取和总结网站的内容, 并汇总给我们:

window docker 运行 lobechat,人工智能,深度学习,web,docker,容器,运维,Lobe,Chat文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-774788.html

到了这里,关于Docker 部署 Lobe Chat 服务的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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