获取API KEY地址:https://f2api.com/login 测试API KEY是否可用 fromlangchain_openaiimportChatOpenAI llm = ChatOpenAI( openai_api_base="https://api.f2gpt.com", openai_api_key="***") res = llm.invoke("1+2等于多少")print(res.content) 百度千帆 直接访问百度千帆平台获取AK和SK:https://cloud...
# 如果你没有配置环境变量,使用"your-api-key"替换base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",# 这里使用的是阿里云的大模型,如果需要使用其他平台,请参考对应的开发文档后对应修改)completion=client.chat.completions.create(model="qwen-turbo",messages=[{'role':'system',...
你需要的就是去这些网站去注册账号,获取一个对应的API Key。 litellm代理部署 部署一个litellm代理非常简单,我们只介绍docker的方式 PROXY= "你的科学上网代理" NO_PROXY="哪些网站不走代理" docker run \ --name litellm -d \ -v $(pwd)/config.yaml:/app/config.yaml \ -e HTTP_PROXY=$PROXY \ -...
api_base:http://localhost:3000/v1 api_key:"none"# vLLM 不需要 API key general_settings: master_key:"your-master-key-here"# 替换为你的主密钥 创建vLLM 服务启动脚本vllm.sh: #!/bin/bash # 获取 GPU 数量 GPU_COUNT=$(nvidia-smi --query-gpu=name--format=csv,noheader|wc-l) ...
后端初始化,向 llm 服务端请求大模型 api-key 客户端初始化,向后端业务鉴权接口请求,通过后后端返回动态 key, 指定模型,token, 请求地址和模型等基本信息。 客户端使用动态 key 向大模型服务端请求模型 大模型服务端解包动态 key,确定身份后生成并返回响应 大模型服务端通过后端的回调通知后端客户端的请求和响应 ...
vllm推理框架启动模型不具备api-key验证。需借助fastapi可以实现该功能 代码实现: rom fastapi import FastAPI, Header, HTTPException, Request,Response import httpx import logging # 创建 FastAPI 应用 app = FastAPI() logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) ...
API-KEY String 是 OpenAI标准api_key字段,表示API鉴权信息 AUJH-pfnTNMPBm6iWXcJAcWsrscb5KYaLitQhHBLKrI 目标模型HTTPS地址 String 是 OpenAI标准base_url字段,表示目标服务请求地址 http://www.abc.com 在实时工作流运行期间,将按照以下格式,组装OpenAI标准数据,通过POST请求访问您配置的自研模型HTTPS地址,获取相...
在模型设置这里找到OpenAI设置项, API的代理地址就是我们部署的One API项目,而API Key直接在One API项目中的令牌里去复制即可,设置好之后可以检查一下是否连通。 模型设置 最后回到AI聊天界面,首先验明一下模型的身份。 身份验证 通过LobeChat,我们能够直接赋予DeepSeek多种身份。在LobeChat的发现界面中,你可以浏览到...
使用其他LLM供应商配置One-API 流程都是一样的,区别是,你得去找其他LLM供应商的base_url、api_key,最后配置完就生成了one-api提供的base_url、api_key 怎么找的话它其实是提供的,你就点击这里开始找就行了 当然,这上面的都是去他们官网申请付费api,我们其实可以使用其他的开源项目获取这些提供商的免费api(仅作...