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在v0.7.0以后在配置方面会有较大调整,并与之前版本不兼容。通过UI配置起来会更加方便,且提供了更强大的配置选项。
OpenAI-Forward 是为大型语言模型实现的高效转发服务。其核心功能包括 用户请求速率控制、Token速率限制、智能预测缓存、日志管理和API密钥管理等,旨在提供高效、便捷的模型转发服务。 无论是代理本地语言模型还是云端语言模型,如 LocalAI 或 OpenAI,都可以由 OpenAI Forward 轻松实现。 得益于 uvicorn, aiohttp, 和 asyncio 等库支持,OpenAI-Forward 实现了出色的异步性能。
由本项目搭建的代理服务地址:
原始OpenAI 服务地址
https://api.openai-forward.com
https://render.openai-forward.com
开启缓存的服务地址(用户请求结果将被保存一段时间)
注:此处部署的代理服务仅供个人学习和研究目的使用,勿用于任何商业用途。
👉 部署文档
安装
pip install openai-forward
# 或安装webui版本:
pip install openai-forward[webui]
启动服务
aifd run
# 或启动带webui的服务
aifd run --webui
如果读入了根路径的.env
的配置, 将会看到以下启动信息
❯ aifd run
╭────── 🤗 openai-forward is ready to serve! ───────╮
│ │
│ base url https://api.openai.com │
│ route prefix / │
│ api keys False │
│ forward keys False │
│ cache_backend MEMORY │
╰────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────── ⏱️ Rate Limit configuration ───────────╮
│ │
│ backend memory │
│ strategy moving-window │
│ global rate limit 100/minute (req) │
│ /v1/chat/completions 100/2minutes (req) │
│ /v1/completions 60/minute;600/hour (req) │
│ /v1/chat/completions 60/second (token) │
│ /v1/completions 60/second (token) │
╰────────────────────────────────────────────────────╯
INFO: Started server process [191471]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
aifd run
的默认选项便是代理https://api.openai.com
下面以搭建好的服务地址https://api.openai-forward.com
为例
Python
from openai import OpenAI # pip install openai>=1.0.0
client = OpenAI(
+ base_url="https://api.openai-forward.com/v1",
api_key="sk-******"
)
适用场景: 与 LocalAI, api-for-open-llm等项目一起使用
如何操作:
以LocalAI为例,如果已在 http://localhost:8080 部署了LocalAI服务,仅需在环境变量或 .env
文件中设置 FORWARD_CONFIG=[{"base_url":"http://localhost:8080","route":"/localai","type":"openai"}]
。
然后即可通过访问 http://localhost:8000/localai 使用LocalAI。
(更多)
配置环境变量或 .env 文件如下:
FORWARD_CONFIG=[{"base_url":"https://generativelanguage.googleapis.com","route":"/gemini","type":"general"}]
说明:aidf run
启动后,即可通过访问 http://localhost:8000/gemini 使用gemini pro。
场景1: 使用通用转发,可对任意来源服务进行转发, 可获得请求速率控制与token速率控制;但通用转发不支持自定义秘钥.
场景2: 可通过 LiteLLM 可以将 众多云模型的 API 格式转换为 openai 的api格式,然后使用openai风格转发
(更多)
执行 aifd run --webui
进入配置页面 (默认服务地址 http://localhost:8001)
你可以在项目的运行目录下创建 .env 文件来定制各项配置。参考配置可见根目录下的 .env.example文件
开启缓存后,将会对指定路由的内容进行缓存,其中转发类型分别为openai
与general
两者行为略有不同,
使用general
转发时,默认会将相同的请求一律使用缓存返回,
使用openai
转发时,在开启缓存后,可以通过OpenAI 的extra_body
参数来控制缓存的行为,如
Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
+ base_url="https://smart.openai-forward.com/v1",
api_key="sk-******"
)
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
],
+ extra_body={"caching": True}
)
Curl
curl https://smart.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-******" \
-d '{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
"caching": true
}'
支持转发不同地址的服务至同一端口的不同路由下
用例见 .env.example
欢迎通过提交拉取请求或在仓库中提出问题来为此项目做出贡献。
OpenAI-Forward 采用 MIT 许可证。