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自建 ChatGPT api 反向代理服务,腾讯云函数

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ChatGPT_reverse_proxy

ChatGPT_reverse_proxy 是 ai api 反向代理。可以在自建服务器、云函数上使用。

  • 默认支持 OpenAI API 反向代理,请求 api 时,直接把接口地址 ( https://api.openai.com ) 替换为反向代理服务的地址。
  • 支持 Azure OpenAI API 反向代理,将 OXY_TARGET 环境变量修改为 Azure OpenAI 服务地址示例:https://docs-test-001.openai.azure.com
    Azure 检索密钥和服务地址
    https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/openai/chatgpt-quickstart?tabs=command-line%2Cpython&pivots=programming-language-go

可用的环境变量

  1. OXY_TARGET: 反向代理目标,默认=https://api.openai.com
  2. OXY_PORT: 代理服务端口,默认=9000
  3. OXY_HOP_HEADER_PREFIX: 跳过 http header 前缀,默认为空

自托管chatGPT反向代理服务

使用二进制发行版

  1. 支持的操作系统

    • Windows
    • Linux
    • macOS
    • FreeBSD
    • OpenBSD
  2. 下载 chatgpt_reverse_proxy 最新版本 releases

  3. 开始运行它:

    linux

    如需重新定义环境变量

    $ export OXY_PORT=9000

    运行反向代理服务

    $ ./chatgpt_reverse_proxy
  4. OpenAI API 端点地址样例:

    http://localhost:9000/v1/completions
    http://localhost:9000/v1/chat/completions
    

docker

  1. 拉取容器映像

    $ docker pull ghcr.io/lenye/chatgpt_reverse_proxy
  2. docker compose

    docker_compose.yml

    services:
       chatgpt_reverse_proxy:
          image: ghcr.io/lenye/chatgpt_reverse_proxy:latest
          restart: unless-stopped
          ports:
             - "9000:9000"
          volumes:
             - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
             - /etc/timezone:/etc/timezone:ro
          environment:
             OXY_PORT: "9000"
             OXY_TARGET: "https://api.openai.com"
             OXY_HOP_HEADER_PREFIX: ""

    运行反向代理服务

    $ docker compose up -d

在云函数搭建chatGPT反向代理服务

腾讯云函数

使用腾讯云函数来搭建 chatGPT 反向代理服务。

预设的环境变量

  1. OXY_PORT: 9000 (代理服务端口)
  2. OXY_HOP_HEADER_PREFIX: X-SCF (跳过 http header 前缀)

ZIP包下载

A. 新建云函数

  1. 进入腾讯云函数控制台: https://console.cloud.tencent.com/scf/list?rid=15&ns=default
  2. “云产品” --> “Serverless” --> “云函数”
  3. “函数服务” --> “新建”
    • 点击 “从头开始”
    • 基础配置
      • 函数类型: Web函数
      • 名称: 随便填;例如:chatGPT
      • 地域: 选择境外的美国、加拿大等,推荐“硅谷”
      • 运行环境: Go 1
      • 时区: Asia/Shanghai(北京时间)
    • 函数代码
      • 提交方法: 本地上传zip包
    • 高级配置
      • 启动命令: 自定义模板
    • 环境配置
      • 内存: 128MB
      • 执行超时时间: 180 秒
    • 点击 “完成”

基础配置.png

高级配置.png

B. 函数管理

  1. 进入腾讯云函数控制台: https://console.cloud.tencent.com/scf/list?rid=15&ns=default
  2. “函数服务” --> 在函数列表中选择刚刚新建函数“chatGPT”
  3. “函数管理” --> “函数代码”

访问路径.png

C. chatGPT 反向代理服务,腾讯云函数的地址

访问路径去除 "/release/",得到 chatGPT 反向代理服务,腾讯云函数的地址:

https://service-xxx-xxx.xxx.apigw.tencentcs.com

请求 chatGPT api 时,直接把接口地址 ( https://api.openai.com ) 替换为腾讯云函数的地址。

d. OpenAI API 端点地址样例:

https://service-xxx-xxx.xxx.apigw.tencentcs.com/v1/completions
https://service-xxx-xxx.xxx.apigw.tencentcs.com/v1/chat/completions
阿里云函数计算

预设的环境变量

  1. OXY_PORT: 9000 (代理服务端口)
  2. OXY_HOP_HEADER_PREFIX: X-FC (跳过 http header 前缀)

ZIP包下载

创建函数

  1. 函数计算控制台选择“服务及函数”
  2. 在左上角,选择地域,推荐选择美国
  3. 创建服务
  4. 创建函数方式:使用自定义运行时创建
  5. 请求处理程序类型:处理 HTTP 请求
  6. 运行环境:debian9
  7. 代码上传方式:通过 ZIP 包上传代码
  8. 启动命令:/code/main
  9. 监听端口: 9000

https://help.aliyun.com/zh/fc/getting-started/create-a-function-in-the-function-compute-console

使用样例

OpenAI

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
	cfg := openai.DefaultConfig(os.Getenv("OPENAI_API_KEY"))

	// 修改 BaseURL 为反向代理服务的地址,当前示例为腾讯云函数的地址,不要忘记"/v1"
	cfg.BaseURL = "https://service-xxx-xxx.xxx.apigw.tencentcs.com/v1"

	client := openai.NewClientWithConfig(cfg)

	ctx := context.Background()
	// list models
	models, err := client.ListModels(ctx)
	if err != nil {
		fmt.Printf("ListModels error: %v\n", err)
		os.Exit(1)
	}
	// print the first model's id
	fmt.Println(models.Models[0].ID)
}

其他样例

python
import os

import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 修改 api_base 为反向代理服务的地址,当前示例为腾讯云函数的地址,不要忘记"/v1"
openai.api_base = "https://service-xxx-xxx.xxx.apigw.tencentcs.com/v1"

# list models
models = openai.Model.list()
# print the first model's id
print(models.data[0].id)

License

ChatGPT_reverse_proxy is released under the Apache 2.0 license.

About

自建 ChatGPT api 反向代理服务,腾讯云函数

License:Apache License 2.0


Languages

Language:Go 98.9%Language:Dockerfile 0.8%Language:Shell 0.3%