uni-api: OpenAI 인터페이스로 변환된 경량 빅 모델 API, API 채널을 구성하기 위한 YAML 파일

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일반 소개

프런트엔드, 순수 구성 파일 구성 API 채널이 없습니다. 파일을 작성하기 만하면 자체 API 스테이션을 실행할 수 있으며 문서에는 자세한 구성 가이드가 있으며 흰색 친화적입니다.

uni-api는 대규모 모델 API의 관리를 통합하는 프로젝트로, 로드 밸런싱이 지원되는 단일 통합 API 인터페이스를 통해 여러 백엔드 서비스를 OpenAI 형식으로 호출할 수 있습니다. 이 프로젝트는 복잡한 프론트엔드 인터페이스가 필요하지 않은 개인 사용자에게 특히 적합하며, OpenAI, Anthropic, Gemini, Vertex 등 다양한 모델과 서비스 제공업체를 지원합니다.

 

기능 목록

  • 통합 API 인터페이스단일 통합 API 인터페이스를 통해 여러 백엔드 서비스를 호출합니다.
  • 형식 변환다른 서비스 제공업체의 API를 OpenAI 형식으로 변환합니다.
  • 로드 밸런싱폴링, 가중치 폴링 등 다양한 로드 밸런싱 전략을 지원합니다.
  • 멀티 서비스 지원OpenAI, Anthropic, Gemini, Vertex 및 기타 여러 서비스 제공업체를 지원합니다.
  • 구성 파일 관리구성 파일을 통해 API 채널 및 모델을 관리합니다.
  • 자동 재시도API 요청이 실패하면 다음 채널을 자동으로 재시도합니다.
  • 권한 제어세분화된 권한 제어 및 흐름 제한 설정을 지원합니다.

 

도움말 사용

경량 배포

1. 버셀 배포

위의 원클릭 배포 버튼을 클릭한 후 환경 변수를 설정합니다. CONFIG_URL 를 사용하여 프로필을 직접 연결할 수 있습니다. DISABLE_DATABASE 를 true로 설정하고 만들기를 클릭하여 프로젝트를 생성합니다.

 

2.serv00 원격 배포

먼저 패널에 로그인하고 추가 서비스에서 나만의 애플리케이션 실행 탭을 클릭하여 나만의 애플리케이션 실행을 허용한 다음, 포트 예약 패널로 이동하여 임의의 포트를 엽니다.

자신의 도메인 네임이 없는 경우 패널 WWW 웹사이트로 이동하여 기본적으로 제공되는 도메인 네임을 삭제한 다음 방금 삭제한 도메인 네임의 새 도메인 네임 도메인을 생성하고 고급 설정을 클릭한 다음 웹사이트 유형을 프록시 도메인 네임으로 설정하고 프록시 포트는 방금 연 포트를 가리키며 HTTPS 사용은 체크하지 마세요.

ssh serv00 서버에 로그인하고 다음 명령을 실행합니다:

git clone --depth 1 -b main --quiet https://github.com/yym68686/uni-api.git
cd uni-api
python -m venv uni-api
tmux new -s uni-api
source uni-api/bin/activate
export CFLAGS="-I/usr/local/include"
export CXXFLAGS="-I/usr/local/include"
export CC=gcc
export CXX=g++
export MAX_CONCURRENCY=1
export CPUCOUNT=1
export MAKEFLAGS="-j1"
CMAKE_BUILD_PARALLEL_LEVEL=1 cpuset -l 0 pip install -vv -r requirements.txt
cpuset -l 0 pip install -r -vv requirements.txt

ctrl+b d 종료 tmux 설치가 완료될 때까지 몇 시간 정도 기다렸다가 완료되면 다음 명령을 실행합니다:

tmux attach -t uni-api
source uni-api/bin/activate
export CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml
export DISABLE_DATABASE=true
# 修改端口，xxx 为端口，自行修改，对应刚刚在面板 Port reservation 开的端口
sed -i '' 's/port=8000/port=xxx/' main.py
sed -i '' 's/reload=True/reload=False/' main.py
python main.py

백그라운드에서 실행 중인 애플리케이션을 종료하려면 ctrl+b d를 사용하여 tmux를 종료합니다. 이제 다른 채팅 클라이언트에서 uni-api를 사용할 수 있습니다. curl 테스트 스크립트:

curl -X POST https://xxx.serv00.net/v1/chat/completions \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Authorization: Bearer sk-xxx' \
-d '{"model": "gpt-4o","messages": [{"role": "user","content": "你好"}]}'

 

3.Docker 로컬 배포

컨테이너 시작

docker run --user root -p 8001:8000 --name uni-api -dit \
-e CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml \ # 如果已经挂载了本地配置文件，不需要设置 CONFIG_URL
-v ./api.yaml:/home/api.yaml \ # 如果已经设置 CONFIG_URL，不需要挂载配置文件
-v ./uniapi_db:/home/data \ # 如果不想保存统计数据，不需要挂载该文件夹
yym68686/uni-api:latest

 

또는 Docker Compose를 사용하려는 경우 docker-compose.yml 예제를 참조하세요:

services:
uni-api:
container_name: uni-api
image: yym68686/uni-api:latest
environment:
- CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml # 如果已经挂载了本地配置文件，不需要设置 CONFIG_URL
ports:
- 8001:8000
volumes:
- ./api.yaml:/home/api.yaml # 如果已经设置 CONFIG_URL，不需要挂载配置文件
- ./uniapi_db:/home/data # 如果不想保存统计数据，不需要挂载该文件夹

CONFIG_URL은 원격 위치에서 자동으로 다운로드할 수 있는 구성 파일입니다. 예를 들어 특정 플랫폼에서 구성 파일을 수정하는 것이 불편한 경우 특정 호스팅 서비스에 구성 파일을 전달하여 uni-api가 다운로드할 수 있는 직접 링크를 제공할 수 있으며, CONFIG_URL은 이 직접 링크입니다. 로컬에 마운트된 설정 파일을 사용하는 경우에는 CONFIG_URL을 설정할 필요가 없으며, 설정 파일을 마운트하기 불편할 때 사용합니다.

백그라운드에서 Docker Compose 컨테이너 실행하기

docker-compose pull
docker-compose up -d

도커 빌드

docker build --no-cache -t uni-api:latest -f Dockerfile --platform linux/amd64 .
docker tag uni-api:latest yym68686/uni-api:latest
docker push yym68686/uni-api:latest

클릭 한 번으로 Docker 이미지 다시 시작하기

set -eu
docker pull yym68686/uni-api:latest
docker rm -f uni-api
docker run --user root -p 8001:8000 -dit --name uni-api \
-e CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml \
-v ./api.yaml:/home/api.yaml \
-v ./uniapi_db:/home/data \
yym68686/uni-api:latest
docker logs -f uni-api

RESTful 컬 테스트

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${API}" \
-d '{"model": "gpt-4o","messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],"stream": true}'

 

설치 프로세스

  1. 구성 파일 준비하기라는 파일을 만듭니다.api.yaml구성 파일에 서비스 공급자 정보, API 주소, API 키를 입력합니다.
  2. 구성 파일 업로드구성 파일을 클라우드 드라이브에 업로드하여 파일에 직접 연결합니다.
  3. Docker 컨테이너 시작::
    • 활용CONFIG_URL환경 변수는 구성 파일의 URL을 설정합니다.
    • 설정DISABLE_DATABASE때문에true.
    • Docker 명령을 사용하여 컨테이너를 시작합니다:docker run -d --name uni-api -e CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml -e DISABLE_DATABASE=true yym68686/uni-api:latest
  4. 포트 구성패널에서 임의의 포트를 열고 Docker 컨테이너를 가리킵니다.

사용 프로세스

  1. API 호출하기통합 API 인터페이스를 사용하여 백엔드 서비스를 호출하고 여러 모델과 서비스 제공업체를 지원합니다.
  2. 로드 밸런싱구성 파일의 로드 밸런싱 정책에 따라 요청을 다른 채널에 자동으로 할당합니다.
  3. 권한 제어설정 파일의 권한 설정에 따라 API 키 사용 범위 및 흐름 제한을 제어합니다.
  4. 자동 재시도요청이 실패하면 사용 가능한 다음 채널을 자동으로 재시도하여 고가용성을 보장합니다.

세부 단계

  1. 구성 파일 예제:: 
    
providers:
  - provider: provider_name # 服务提供商名称, 如 openai、anthropic、gemini、openrouter、deepbricks，随便取名字，必填
    base_url: https://api.your.com/v1/chat/completions # 后端服务的API地址，必填
    api: sk-YgS6GTi0b4bEabc4C # 提供商的API Key，必填
    model: # 选填，如果不配置 model，会自动通过 base_url 和 api 通过 /v1/models 端点获取可用的所有模型。
      - gpt-4o # 可以使用的模型名称，必填
      - claude-3-5-sonnet-20240620: claude-3-5-sonnet # 重命名模型，claude-3-5-sonnet-20240620 是服务商的模型名称，claude-3-5-sonnet 是重命名后的名字，可以使用简洁的名字代替原来复杂的名称，选填
      - dall-e-3

  - provider: anthropic
    base_url: https://api.anthropic.com/v1/messages
    api: # 支持多个 API Key，多个 key 自动开启轮训负载均衡，至少一个 key，必填
      - sk-ant-api03-bNnAOJyA-xQw_twAA
      - sk-ant-api02-bNnxxxx
    model:
      - claude-3-5-sonnet-20240620: claude-3-5-sonnet # 重命名模型，claude-3-5-sonnet-20240620 是服务商的模型名称，claude-3-5-sonnet 是重命名后的名字，可以使用简洁的名字代替原来复杂的名称，选填
    tools: true # 是否支持工具，如生成代码、生成文档等，默认是 true，选填

  - provider: gemini
    base_url: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta # base_url 支持 v1beta/v1, 仅供 Gemini 模型使用，必填
    api: AIzaSyAN2k6IRdgw
    model:
      - gemini-1.5-pro
      - gemini-1.5-flash-exp-0827: gemini-1.5-flash # 重命名后，原来的模型名字 gemini-1.5-flash-exp-0827 无法使用，如果要使用原来的名字，可以在 model 中添加原来的名字，只要加上下面一行就可以使用原来的名字了
      - gemini-1.5-flash-exp-0827 # 加上这一行，gemini-1.5-flash-exp-0827 和 gemini-1.5-flash 都可以被请求
    tools: true

  - provider: vertex
    project_id: gen-lang-client-xxxxxxxxxxxxxx #    描述： 您的Google Cloud项目ID。格式： 字符串，通常由小写字母、数字和连字符组成。获取方式： 在Google Cloud Console的项目选择器中可以找到您的项目ID。
    private_key: "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nxxxxx\n-----END PRIVATE" # 描述： Google Cloud Vertex AI服务账号的私钥。格式： 一个 JSON 格式的字符串，包含服务账号的私钥信息。获取方式： 在 Google Cloud Console 中创建服务账号，生成JSON格式的密钥文件，然后将其内容设置为此环境变量的值。
    client_email: xxxxxxxxxx@xxxxxxx.gserviceaccount.com # 描述： Google Cloud Vertex AI 服务账号的电子邮件地址。格式： 通常是形如 "service-account-name@project-id.iam.gserviceaccount.com" 的字符串。获取方式： 在创建服务账号时生成，也可以在 Google Cloud Console 的"IAM与管理"部分查看服务账号详情获得。
    model:
      - gemini-1.5-pro
      - gemini-1.5-flash
      - claude-3-5-sonnet@20240620: claude-3-5-sonnet
      - claude-3-opus@20240229: claude-3-opus
      - claude-3-sonnet@20240229: claude-3-sonnet
      - claude-3-haiku@20240307: claude-3-haiku
    tools: true
    notes: https://xxxxx.com/ # 可以放服务商的网址，备注信息，官方文档，选填

  - provider: cloudflare
    api: f42b3xxxxxxxxxxq4aoGAh # Cloudflare API Key，必填
    cf_account_id: 8ec0xxxxxxxxxxxxe721 # Cloudflare Account ID，必填
    model:
      - '@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct': llama-3.1-8b # 重命名模型，@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct 是服务商的原始的模型名称，必须使用引号包裹模型名，否则yaml语法错误，llama-3.1-8b 是重命名后的名字，可以使用简洁的名字代替原来复杂的名称，选填
      - '@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct' # 必须使用引号包裹模型名，否则yaml语法错误

  - provider: other-provider
    base_url: https://api.xxx.com/v1/messages
    api: sk-bNnAOJyA-xQw_twAA
    model:
      - causallm-35b-beta2ep-q6k: causallm-35b
      - anthropic/claude-3-5-sonnet
    tools: false
    engine: openrouter # 强制使用某个消息格式，目前支持 gpt，claude，gemini，openrouter 原生格式，选填

api_keys:
  - api: sk-KjjI60Yf0JFWxfgRmXqFWyGtWUd9GZnmi3KlvowmRWpWpQRo # API Key，用户使用本服务需要 API key，必填
    model: # 该 API Key 可以使用的模型，必填。默认开启渠道级轮询负载均衡，每次请求模型按照 model 配置的顺序依次请求。与 providers 里面原始的渠道顺序无关。因此你可以设置每个 API key 请求顺序不一样。
      - gpt-4o # 可以使用的模型名称，可以使用所有提供商提供的 gpt-4o 模型
      - claude-3-5-sonnet # 可以使用的模型名称，可以使用所有提供商提供的 claude-3-5-sonnet 模型
      - gemini/* # 可以使用的模型名称，仅可以使用名为 gemini 提供商提供的所有模型，其中 gemini 是 provider 名称，* 代表所有模型
    role: admin

  - api: sk-pkhf60Yf0JGyJxgRmXqFQyTgWUd9GZnmi3KlvowmRWpWqrhy
    model:
      - anthropic/claude-3-5-sonnet # 可以使用的模型名称，仅可以使用名为 anthropic 提供商提供的 claude-3-5-sonnet 模型。其他提供商的 claude-3-5-sonnet 模型不可以使用。这种写法不会匹配到other-provider提供的名为anthropic/claude-3-5-sonnet的模型。
      - <anthropic/claude-3-5-sonnet> # 通过在模型名两侧加上尖括号，这样就不会去名为anthropic的渠道下去寻找claude-3-5-sonnet模型，而是将整个 anthropic/claude-3-5-sonnet 作为模型名称。这种写法可以匹配到other-provider提供的名为 anthropic/claude-3-5-sonnet 的模型。但不会匹配到anthropic下面的claude-3-5-sonnet模型。
      - openai-test/text-moderation-latest # 当开启消息道德审查后，可以使用名为 openai-test 渠道下的 text-moderation-latest 模型进行道德审查。
    preferences:
      SCHEDULING_ALGORITHM: fixed_priority # 当 SCHEDULING_ALGORITHM 为 fixed_priority 时，使用固定优先级调度，永远执行第一个拥有请求的模型的渠道。默认开启，SCHEDULING_ALGORITHM 缺省值为 fixed_priority。SCHEDULING_ALGORITHM 可选值有：fixed_priority，round_robin，weighted_round_robin, lottery, random。
      # 当 SCHEDULING_ALGORITHM 为 random 时，使用随机轮训负载均衡，随机请求拥有请求的模型的渠道。
      # 当 SCHEDULING_ALGORITHM 为 round_robin 时，使用轮训负载均衡，按照顺序请求用户使用的模型的渠道。
      AUTO_RETRY: true # 是否自动重试，自动重试下一个提供商，true 为自动重试，false 为不自动重试，默认为 true
      RATE_LIMIT: 2/min # 支持限流，每分钟最多请求次数，可以设置为整数，如 2/min，2 次每分钟、5/hour，5 次每小时、10/day，10 次每天，10/month，10 次每月，10/year，10 次每年。默认60/min，选填
      ENABLE_MODERATION: true # 是否开启消息道德审查，true 为开启，false 为不开启，默认为 false，当开启后，会对用户的消息进行道德审查，如果发现不当的消息，会返回错误信息。

  # 渠道级加权负载均衡配置示例
  - api: sk-KjjI60Yd0JFWtxxxxxxxxxxxxxxwmRWpWpQRo
    model:
      - gcp1/*: 5 # 冒号后面就是权重，权重仅支持正整数。
      - gcp2/*: 3 # 数字的大小代表权重，数字越大，请求的概率越大。
      - gcp3/*: 2 # 在该示例中，所有渠道加起来一共有 10 个权重，及 10 个请求里面有 5 个请求会请求 gcp1/* 模型，2 个请求会请求 gcp2/* 模型，3 个请求会请求 gcp3/* 模型。

    preferences:
      SCHEDULING_ALGORITHM: weighted_round_robin # 仅当 SCHEDULING_ALGORITHM 为 weighted_round_robin 并且上面的渠道如果有权重，会按照加权后的顺序请求。使用加权轮训负载均衡，按照权重顺序请求拥有请求的模型的渠道。当 SCHEDULING_ALGORITHM 为 lottery 时，使用抽奖轮训负载均衡，按照权重随机请求拥有请求的模型的渠道。没设置权重的渠道自动回退到 round_robin 轮训负载均衡。
      AUTO_RETRY: true

preferences: # 全局配置
  model_timeout: # 模型超时时间，单位为秒，默认 100 秒，选填
    gpt-4o: 10 # 模型 gpt-4o 的超时时间为 10 秒,gpt-4o 是模型名称，当请求 gpt-4o-2024-08-06 等模型时，超时时间也是 10 秒
    claude-3-5-sonnet: 10 # 模型 claude-3-5-sonnet 的超时时间为 10 秒，当请求 claude-3-5-sonnet-20240620 等模型时，超时时间也是 10 秒
    default: 10 # 模型没有设置超时时间，使用默认的超时时间 10 秒，当请求的不在 model_timeout 里面的模型时，超时时间默认是 10 秒，不设置 default，uni-api 会使用 环境变量 TIMEOUT 设置的默认超时时间，默认超时时间是 100 秒
    o1-mini: 30 # 模型 o1-mini 的超时时间为 30 秒，当请求名字是 o1-mini 开头的模型时，超时时间是 30 秒
    o1-preview: 100 # 模型 o1-preview 的超时时间为 100 秒，当请求名字是 o1-preview 开头的模型时，超时时间是 100 秒
  cooldown_period: 300 # 渠道冷却时间，单位为秒，默认 300 秒，选填。当模型请求失败时，会自动将该渠道排除冷却一段时间，不再请求该渠道，冷却时间结束后，会自动将该模型恢复，直到再次请求失败，会重新冷却。当 cooldown_period 设置为 0 时，不启用冷却机制。
  2. 컨테이너 시작:: 
    docker run -d --name uni-api -e CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml -e DISABLE_DATABASE=true yym68686/uni-api:latest
  3. API 호출하기:: 
    curl -X POST https://api.your.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer sk-Pkj60Yf8JFWxfgRmXQFWyGtWUddGZnmi3KlvowmRWpWpQxx" -d '{"model": "gpt-4o", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'
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