前言
最近准备学习一下 Semantic Kernel, OpenAI 的 Api 申请麻烦，所以想通过 One-api 对接一下国内的在线大模型，先熟悉一下 Semantic Kernel 的基本用法,本篇文章重点记录一下OneApi安装配置的过程。
讯飞星火有 3.5 模型的 200w 个人免费 token，可以拿来学习。
什么是 One-Api?
通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型
支持多种大模型：
- OpenAI ChatGPT 系列模型（支持 Azure OpenAI API）
- Anthropic Claude 系列模型 (支持 AWS Claude)
- Google PaLM2/Gemini 系列模型
- Mistral 系列模型
- 百度文心一言系列模型
- 阿里通义千问系列模型
- 讯飞星火认知大模型
- 智谱 ChatGLM 系列模型
- 360 智脑
- 腾讯混元大模型
- Moonshot AI
- 百川大模型
- 字节云雀大模型 (WIP)
- MINIMAX
- Groq
- Ollama
- 零一万物
- 阶跃星辰
- Coze
- Cohere
- DeepSeek
- Cloudflare Workers AI
- DeepL
本地 Docker Destop 安装 One-Api
- 先拉取
one-api镜像
docker pull justsong/one-api 使用 SQLite 的部署命令：
- 启动容器 默认宿主机端口为
3000
docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v C:/LLM/OneApi-V-Data:/data justsong/one-api 因为我的宿主机是
Windows的操作系统所以数据卷映射的宿主机盘需要注意是带Windows盘符
one-api 配置界面
浏览器打开http://localhost:3000/
- 默认
root账号
one-api提供了开箱即用的功能，有一个默认的root账号,密码是123456
第一次登录后需要修改密码。
配置渠道
- 配置讯飞星火 3.5 模型!
- 查看渠道列表
密钥这个地方需要注意格式：APPID|APISecret|APIKey
- 申请令牌
拿到密钥就可以在我们项目中以
OpenAI格式去请求我们的大模型接口
测试
- 在接口测试工具先看一下效果
地址
http://localhost:3000/v1/chat/completions 请求头
Authorization：Bearer {OneApiToken} - 接口管理工具查看效果
接口入参
{ "model": "SparkDesk-v3.5", "messages": [ { "role": "user", "content": "给我讲个笑话吧。" } ], "temperature": 0.7 } 接口回参
{ "id": "chatcmpl-04025f1484c54770a8d854de360fd06e", "object": "chat.completion", "created": 1715000959, "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "当然可以，这是一个我最近听到的笑话：nn有一天，一只猫走进了一个酒吧，然后走到吧台前坐下，对酒保说：“我要一杯牛奶。”nn酒保惊讶地看着猫，然后说：“你是我见过的第一只会说话的猫。”nn猫看着酒保，回答说：“考虑到你的服务速度，我也没什么好惊讶的。”" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 6, "completion_tokens": 75, "total_tokens": 81 } } 最后
到现在为止我们的 One-Api 对接讯飞星火已经成功了,后面就可以愉快的进入 Semantic Kernel 入门学习的教程啦，社区内也有大佬提供了星火大模型的 SDK(Sdcb.SparkDesk)通过SK的 CustomLLM 实现ITextGenerationService等接口也可以愉快的使用SK当然这也是我们后面要学习的内容。
参考文献
