fastgpt私有化部署
时间: 2025-05-04 17:54:03 浏览: 53
### FastGPT 的私有化部署方法
FastGPT 是一种基于大语言模型 (LLM) 的知识库问答系统,支持数据处理、模型调用以及通过可视化工具 Flow 进行复杂的工作流编排[^1]。为了满足本地环境的需求并降低硬件成本,官方提供了详细的私有化部署指南。
#### 部署前准备
在开始之前,需要确保具备以下条件:
- Docker 和 Docker Compose 已安装于目标服务器上。
- 至少 1 核 CPU 和 1GB RAM 的计算资源以运行基础服务[^2]。
#### 安装步骤概述
以下是私有化部署的主要流程:
1. **克隆仓库**
使用 Git 将项目的源码下载到本地机器中。
```bash
git clone https://github.com/your-repo/fastgpt.git
cd fastgpt
```
2. **拉取镜像**
执行命令来获取所需的容器镜像文件。
```bash
docker-compose pull
```
3. **初始化配置**
创建必要的配置文件,并调整参数适配实际需求。
```bash
cp .env.example .env
nano .env
```
编辑 `.env` 文件中的数据库连接字符串和其他敏感设置项。
4. **启动服务**
启动所有组件并将它们绑定在一起运作。
```bash
docker-compose up -d
```
5. **验证状态**
访问指定端口上的 Web 界面确认一切正常工作。
完成上述操作之后,用户便可以在自己的网络内部访问已部署好的实例了。
```python
import requests
def check_fastgpt_status(url="http://localhost"):
try:
response = requests.get(f"{url}/health", timeout=5)
if response.status_code == 200 and 'ok' in response.text.lower():
return True, "Service is running."
else:
return False, f"Unexpected status code {response.status_code}."
except Exception as e:
return False, str(e)
print(check_fastgpt_status())
```
此脚本可用于测试 API 是否成功响应。
阅读全文
相关推荐



















