OpenAI模型调用GitHub数据的完整指南

本文详细介绍了如何通过GitHub提供的资源来调用和管理OpenAI模型数据，尤其是使用Azure OpenAI服务的方法。通过这份指南，读者可以学习如何配置和部署相关工具，以便更高效地调用各种大模型接口。本文涵盖了从获取API密钥到具体部署的每一个步骤，并提供了实例代码帮助读者理解实际操作。

获取AzureOpenAI服务的API密钥

访问GitHub获取API密钥

使用GitHub提供的Azure OpenAI服务，用户可以通过访问开源地址来获取API密钥。在页面中，点击右上角的“Get API key”按钮。

获取API密钥按钮

生成开发者密钥

接下来，点击“Get developer key”以申请开发者密钥。选择Beta版本并点击“Generate new token”。

生成开发者密钥

生成并输入token

授权后，输入“token name”，如“gpt4”，然后点击“Generate token”按钮。将生成的access token复制到./app.py中的gtp4o_token变量中。

输入token

配置DockerCompose进行服务部署

部署Docker Compose

通过Docker Compose，可以快速部署Azure OpenAI服务。首先，确保在本地安装了Docker和Docker Compose。

docker-compose up -d

检查部署状态

使用docker-compose ps命令来查看服务的部署状态，确保一切正常运行。

docker-compose ps

数据存储配置

服务的数据存储在./data/mysql文件夹内，请确保该文件夹存在并具有写入权限。

在OneAPI中管理和分发接口

OneAPI概述

OneAPI是一种用于管理和分发OpenAI接口的系统，支持多种大模型如Azure、Anthropic Claude和智谱ChatGLM。

OneAPI界面

配置渠道

在OneAPI中配置渠道时，将xinference BaseURL填入，并为模型输入自定义名称。提交后，测试调用是否成功。

配置渠道

管理令牌

通过OneAPI的令牌界面，用户可以管理和生成新的API密钥，为不同的模型接口提供访问权限。

管理令牌

通过Python代码实现本地调用

设置API密钥

在Python代码中，设置openai_api_key和openai_api_base变量，确保它们对应于您在OneAPI中配置的渠道。

openai_api_key = "填入你创建令牌的key，格式：sk-xxxx"
openai_api_base = "填入你oneapi的url，比如：http://localhost:3000/"

创建OpenAI客户端

使用OpenAI Python库创建一个客户端实例，并配置请求参数。

client = OpenAI(api_key=openai_api_key, base_url=openai_api_base)

发起请求并处理响应

使用创建的客户端，发起聊天请求并处理返回的响应信息。

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="InternVL-Chat-V1-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me a joke."},
    ]
)
print("Chat response:", chat_response.choices)

如何在Apifox中验证API调用

配置请求参数

在Apifox中，设置请求的URL和请求体，确保它们与OneAPI的配置相匹配。

Apifox配置

发送请求

点击发送按钮，Apifox会发出请求并展示返回结果，验证API调用是否成功。

发送请求

分析响应结果

根据返回的响应结果，确认调用是否正确，并根据需要调整Apifox的配置参数。

使用Nginx进行反向代理配置

基本Nginx配置

使用Nginx对OpenAI的API进行反向代理配置，确保在配置文件中正确设置server_name和proxy_pass参数。

server{
   server_name openai.justsong.cn;
   location / {
          client_max_body_size  64m;
          proxy_http_version 1.1;
          proxy_pass http://localhost:3000;
          proxy_set_header Host $host;
          proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
          proxy_cache_bypass $http_upgrade;
          proxy_set_header Accept-Encoding gzip;
          proxy_read_timeout 300s;
   }
}

配置HTTPS

使用Let’s Encrypt的certbot工具为Nginx配置HTTPS，确保数据传输的安全性。

sudo snap install --classic certbot
sudo ln -s /snap/bin/certbot /usr/bin/certbot
sudo certbot --nginx
sudo service nginx restart

验证Nginx配置

在完成配置后，重启Nginx服务，确保一切正常运行，并通过浏览器访问验证配置是否生效。

生成和管理安全证书以启用HTTPS

安装Certbot

在Ubuntu上安装certbot工具，用于生成和管理SSL证书。

sudo snap install --classic certbot
sudo ln -s /snap/bin/certbot /usr/bin/certbot

生成SSL证书

使用certbot生成SSL证书，并自动配置Nginx以支持HTTPS。

sudo certbot --nginx

管理和更新证书

定期使用certbot更新SSL证书，确保HTTPS服务的持续可用性。

FAQ

问：如何获取Azure OpenAI服务的API密钥？

答：要获取Azure OpenAI服务的API密钥，您需要访问提供的开源GitHub地址。在页面中，点击右上角的“Get API key”按钮即可获取。

问：如何使用Docker Compose部署Azure OpenAI服务？

答：首先确保在本地安装了Docker和Docker Compose。然后在项目目录下运行docker-compose up -d命令即可快速部署服务。部署后，可以使用docker-compose ps检查服务状态。

问：如何在OneAPI中管理和分发OpenAI接口？

答：OneAPI支持管理和分发多种OpenAI接口。在其中配置渠道时，需要填入xinference BaseURL，并为模型输入自定义名称。提交后，可以通过测试调用确认配置是否成功。

问：如何通过Python代码实现本地调用Azure OpenAI服务？

答：首先在Python代码中设置openai_api_key和openai_api_base变量，然后使用OpenAI Python库创建一个客户端实例。通过该客户端可以发起请求并处理响应。例如：
```
client = OpenAI(api_key=openai_api_key, base_url=openai_api_base)
```