Docker Compose 快速部署

部署架构图 link

推荐配置 link

PgVector版本 link

体验测试首选

Milvus版本 link

暂不推荐，部分系统存在精度丢失，等待修复。

对于千万级以上向量性能更优秀。

点击查看 Milvus 官方推荐配置

zilliz cloud版本 link

暂不推荐，部分系统存在精度丢失，等待修复。

亿级以上向量首选。

由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。

前置工作 link

1. 确保网络环境 link

如果使用OpenAI等国外模型接口，请确保可以正常访问，否则会报错：Connection error 等。 方案可以参考：代理方案

2. 准备 Docker 环境 link

  # 安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker
# 安装 docker-compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 验证安装
docker -v
docker-compose -v
# 如失效，自行百度~
  

  brew install orbstack
  

开始部署 link

1. 下载 docker-compose.yml link

非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载配置文件和对应版本的docker-compose.yml，在这个文件夹中依据下载的配置文件运行docker，若作为本地开发使用推荐docker-compose-pgvector版本，并且自行拉取并运行sandbox和fastgpt，并在docker配置文件中注释掉sandbox和fastgpt的部分

• config.json
• docker-compose.yml (注意，不同向量库版本的文件不一样)

Linux 快速脚本

  mkdir fastgpt
cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

# pgvector 版本(测试推荐，简单快捷)
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
# milvus 版本
# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-milvus.yml
# zilliz 版本
# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-zilliz.yml
  

2. 修改 docker-compose.yml 环境变量 link

  无需操作
  

  无需操作
  

3. 启动容器 link

在 docker-compose.yml 同级目录下执行。请确保docker-compose版本最好在2.17以上，否则可能无法执行自动化命令。

  # 启动容器
docker-compose up -d
# 等待10s，OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysql
sleep 10
# 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题，不重启的话会提示找不到渠道，临时手动重启一次解决，等待作者修复)
docker restart oneapi
  

4. 打开 OneAPI 添加模型 link

可以通过ip:3001访问OneAPI，默认账号为root密码为123456。

在OneApi中添加合适的AI模型渠道。点击查看相关教程

5. 访问 FastGPT link

目前可以通过 ip:3000 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 root，密码为docker-compose.yml环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。

如果需要域名访问，请自行安装并配置 Nginx。

首次运行，会自动初始化 root 用户，密码为 1234（与环境变量中的DEFAULT_ROOT_PSW一致），日志里会提示一次MongoServerError: Unable to read from a snapshot due to pending collection catalog changes;可忽略。

FAQ link

Mongo 副本集自动初始化失败 link

最新的 docker-compose 示例优化 Mongo 副本集初始化，实现了全自动。目前在 unbuntu20,22 centos7, wsl2, mac, window 均通过测试。仍无法正常启动，大部分是因为 cpu 不支持 AVX 指令集，可以切换 Mongo4.x 版本。

如果是由于，无法自动初始化副本集合，可以手动初始化副本集：

1. 终端中执行下面命令，创建mongo密钥：

  openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
chmod 600 ./mongodb.key
# 修改密钥权限，部分系统是admin，部分是root
chown 999:root ./mongodb.key
  

2. 修改 docker-compose.yml，挂载密钥

  mongo:
  #  image: mongo:5.0.18
  # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
  container_name: mongo
  ports:
    - 27017:27017
  networks:
    - fastgpt
  command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
  environment:
    # 默认的用户名和密码，只有首次允许有效
    - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername
    - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
  volumes:
    - ./mongo/data:/data/db
    - ./mongodb.key:/data/mongodb.key
  

3. 重启服务

  docker-compose down
docker-compose up -d
  

4. 进入容器执行副本集合初始化

  # 查看 mongo 容器是否正常运行
docker ps 
# 进入容器
docker exec -it mongo bash

# 连接数据库（这里要填Mongo的用户名和密码）
mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin

# 初始化副本集。如果需要外网访问，mongo:27017 。如果需要外网访问，需要增加Mongo连接参数：directConnection=true
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})
# 检查状态。如果提示 rs0 状态，则代表运行成功
rs.status()
  

如何修改API地址和密钥 link

默认是写了OneAPi的连接地址和密钥，可以通过修改docker-compose.yml中，fastgpt容器的环境变量实现。

OPENAI_BASE_URL（API 接口的地址，需要加/v1） CHAT_API_KEY（API 接口的凭证）。

修改完后重启：

  docker-compose down
docker-compose up -d
  

如何更新版本？ link

1. 查看更新文档，确认要升级的版本，避免跨版本升级。

2. 修改镜像 tag 到指定版本

3. 执行下面命令会自动拉取镜像：

     docker-compose pull
   docker-compose up -d
     

4. 执行初始化脚本（如果有）

如何自定义配置文件？ link

修改config.json文件，并执行docker-compose down再执行docker-compose up -d重起容器。具体配置，参考配置详解。

如何检查自定义配置文件是否挂载 link

1. docker logs fastgpt 可以查看日志，在启动容器后，第一次请求网页，会进行配置文件读取，可以看看有没有读取成功以及有无错误日志。
2. docker exec -it fastgpt sh 进入 FastGPT 容器，可以通过ls data查看目录下是否成功挂载config.json文件。可通过cat data/config.json查看配置文件。

可能不生效的原因

1. 挂载目录不正确
2. 配置文件不正确，日志中会提示invalid json，配置文件需要是标准的 JSON 文件。
3. 修改后，没有docker-compose down再docker-compose up -d，restart是不会重新挂载文件的。

如何检查环境变量是否正常加载 link

1. docker exec -it fastgpt sh 进入 FastGPT 容器。
2. 直接输入env命令查看所有环境变量。

为什么无法连接本地模型镜像 link

docker-compose.yml中使用了桥接的模式建立了fastgpt网络，如想通过0.0.0.0或镜像名访问其它镜像，需将其它镜像也加入到网络中。

端口冲突怎么解决？ link

docker-compose 端口定义为：映射端口:运行端口。

桥接模式下，容器运行端口不会有冲突，但是会有映射端口冲突，只需将映射端口修改成不同端口即可。

如果容器1需要连接容器2，使用容器2:运行端口来进行连接即可。

（自行补习 docker 基本知识）

relation “modeldata” does not exist link

PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会在每次连接上 PG 时进行表初始化，如果报错会有对应日志。

1. 检查数据库容器是否正常启动
2. 非 docker 部署的，需要手动安装 pg vector 插件
3. 查看 fastgpt 日志，有没有相关报错

Illegal instruction link

可能原因：

1. arm架构。需要使用 Mongo 官方镜像： mongo:5.0.18
2. cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x。把 mongo 的 image 换成: mongo:4.4.29

Operation auth_codes.findOne() buffering timed out after 10000ms link

mongo连接失败，查看mongo的运行状态对应日志。

可能原因：

1. mongo 服务有没有起来（有些 cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x，可以docker hub找个最新的4.x，修改镜像版本，重新运行）
2. 连接数据库的环境变量填写错误（账号密码，注意host和port，非容器网络连接，需要用公网ip并加上 directConnection=true）
3. 副本集启动失败。导致容器一直重启。
4. Illegal instruction.... Waiting for MongoDB to start: cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x

首次部署，root用户提示未注册 link

日志会有错误提示。大概率是没有启动 Mongo 副本集模式。

无法导出知识库、无法使用语音输入/播报 link

没配置 SSL 证书，无权使用部分功能。

登录提示 Network Error link

由于服务初始化错误，系统重启导致。

• 90%是由于配置文件写不对，导致 JSON 解析报错
• 剩下的基本是因为向量数据库连不上

如何修改密码 link

修改docker-compose.yml文件中DEFAULT_ROOT_PSW并重启即可，密码会自动更新。