一键接入大模型：One-Api本地安装配置实操

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小编点评

**One-Api 安装配置指南** **1. 确保您的宿主机满足以下条件：** * 运行 Windows 10 或更高版本操作系统 * 拥有足够的内存（至少 4 GB） **2. 下载 One-Api 镜像：** ``` docker pull justsong/one-api ``` **3. 启动 One-Api容器：** ``` docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v C:/LLM/OneApi-V-Data:/data justsong/one-api ``` **4. 配置渠道：** 使用以下命令设置渠道配置： ``` docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v C:/LLM/OneApi-V-Data:/data justsong/one-api --config-channel-name appid --config-channel-secret-key apikey ``` 其中： * `appid` 是您在 One-Api 中创建的 AppID * `apikey` 是您在 One-Api 中创建的 API 密钥 **5. 启动容器：** 启动 One-Api 容器。默认情况下，容器将使用端口 3000 来监听。 **6. 连接到 One-Api：** 在您的开发环境中，使用以下命令连接到 One-Api： ``` curl -X GET -H "Authorization: Bearer {OneApiToken}" localhost:3000/v1/chat/completions ``` 其中： * `{OneApiToken}` 是您在 One-Api 中创建的 API 密钥 **完成配置后，您已经成功安装了 One-Api，并可以在 One-Api 的教程中开始学习 Semantic Kernel。**

正文

前言

最近准备学习一下 Semantic Kernel, OpenAI 的 Api 申请麻烦，所以想通过 One-api 对接一下国内的在线大模型，先熟悉一下 Semantic Kernel 的基本用法,本篇文章重点记录一下OneApi安装配置的过程。

讯飞星火有 3.5 模型的 200w 个人免费 token，可以拿来学习。

讯飞星火申请链接

什么是 One-Api?

通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型

支持多种大模型：

OpenAI ChatGPT 系列模型（支持 Azure OpenAI API）
Anthropic Claude 系列模型 (支持 AWS Claude)
Google PaLM2/Gemini 系列模型
Mistral 系列模型
百度文心一言系列模型
阿里通义千问系列模型
讯飞星火认知大模型
智谱 ChatGLM 系列模型
360 智脑
腾讯混元大模型
Moonshot AI
百川大模型
字节云雀大模型 (WIP)
MINIMAX
Groq
Ollama
零一万物
阶跃星辰
Coze
Cohere
DeepSeek
Cloudflare Workers AI
DeepL

one-api github repo

本地 Docker Destop 安装 One-Api

先拉取 one-api 镜像

docker pull justsong/one-api

使用 `SQLite` 的部署命令：

启动容器默认宿主机端口为 3000

docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v C:/LLM/OneApi-V-Data:/data justsong/one-api

因为我的宿主机是 Windows 的操作系统所以数据卷映射的宿主机盘需要注意是带 Windows 盘符

one-api 配置界面

浏览器打开http://localhost:3000/

默认 root 账号
one-api 提供了开箱即用的功能，有一个默认的root账号,密码是123456

第一次登录后需要修改密码。

配置渠道

配置讯飞星火 3.5 模型!

查看渠道列表

密钥这个地方需要注意格式：APPID|APISecret|APIKey

申请令牌

拿到密钥就可以在我们项目中以 OpenAI 格式去请求我们的大模型接口

测试

在接口测试工具先看一下效果

地址

http://localhost:3000/v1/chat/completions

请求头

Authorization：Bearer {OneApiToken}

接口管理工具查看效果

接口入参

{
  "model": "SparkDesk-v3.5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "给我讲个笑话吧。"
    }
  ],
  "temperature": 0.7
}

接口回参

{
  "id": "chatcmpl-04025f1484c54770a8d854de360fd06e",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1715000959,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "当然可以，这是一个我最近听到的笑话：\n\n有一天，一只猫走进了一个酒吧，然后走到吧台前坐下，对酒保说：“我要一杯牛奶。”\n\n酒保惊讶地看着猫，然后说：“你是我见过的第一只会说话的猫。”\n\n猫看着酒保，回答说：“考虑到你的服务速度，我也没什么好惊讶的。”"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 6,
    "completion_tokens": 75,
    "total_tokens": 81
  }
}

最后

到现在为止我们的 One-Api 对接讯飞星火已经成功了,后面就可以愉快的进入 Semantic Kernel 入门学习的教程啦，社区内也有大佬提供了星火大模型的 SDK(Sdcb.SparkDesk)通过SK的 CustomLLM 实现ITextGenerationService等接口也可以愉快的使用SK当然这也是我们后面要学习的内容。

参考文献

实战教学：用 Semantic Kernel 框架集成腾讯混元大模型应用