FastGPT/docSite/content/docs/installation/docker.md

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Docker Compose 快速部署	使用 Docker Compose 快速部署 FastGPT		false	true	720

准备条件

服务器要求：2C2G 起

1. 准备好代理环境（国外服务器可忽略）

确保可以访问 OpenAI，具体方案可以参考：代理方案。或直接在 Sealos 上 部署 OneAPI，既解决代理问题也能实现多 Key 轮询、接入其他大模型。

2. 多模型支持

FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、Azure 、国内主流模型和本地模型等。

可选择 Sealos 快速部署 OneAPI，更多部署方法可参考该项目的 README，也可以直接通过以下按钮一键部署：

一、安装 Docker 和 docker-compose

{{< tabs tabTotal="3" >}} {{< tab tabName="Linux" >}} {{< markdownify >}}

# 安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker
# 安装 docker-compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 验证安装
docker -v
docker-compose -v
# 如失效，自行百度~

{{< /markdownify >}} {{< /tab >}} {{< tab tabName="MacOS" >}} {{< markdownify >}} 推荐直接使用 Orbstack。可直接通过 Homebrew 来安装：

brew install orbstack

或者直接下载安装包进行安装。 {{< /markdownify >}} {{< /tab >}} {{< tab tabName="Windows" >}} {{< markdownify >}}

我们建议将源代码和其他数据绑定到 Linux 容器中时，将其存储在 Linux 文件系统中，而不是 Windows 文件系统中。

可以选择直接使用 WSL 2 后端在 Windows 中安装 Docker Desktop。

也可以直接在 WSL 2 中安装命令行版本的 Docker。

{{< /markdownify >}} {{< /tab >}} {{< /tabs >}}

二、创建目录并下载 docker-compose.yml

依次执行下面命令，创建 FastGPT 文件并拉取docker-compose.yml和config.json，执行完后目录下会有 2 个文件。

非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载下面2个链接的文件: docker-compose.yml,config.json

注意: docker-compose.yml 配置文件中 Mongo 为 5.x，部分服务器不支持，需手动更改其镜像版本为 4.4.24

mkdir fastgpt
cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

三、启动容器

修改docker-compose.yml中的OPENAI_BASE_URL和CHAT_API_KEY即可，对应为 API 的地址和 key。

# 在 docker-compose.yml 同级目录下执行
docker-compose pull
docker-compose up -d

四、访问 FastGPT

目前可以通过 ip:3000 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 root，密码为docker-compose.yml环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。

如果需要域名访问，请自行安装并配置 Nginx。

QA

如何更新？

执行下面命令会自动拉取最新镜像，一般情况下不需要执行额外操作。

docker-compose pull
docker-compose up -d

如何自定义配置文件？

修改config.json文件，并执行docker-compose up -d重起容器。具体配置，参考配置详解。

如何检查自定义配置文件是否挂载

1. docker logs fastgpt 可以查看日志，在启动容器后，第一次请求网页，会进行配置文件读取，可以看看有没有读取成功以及有无错误日志。
2. docker exec -it fastgpt sh 进入 FastGPT 容器，可以通过ls data查看目录下是否成功挂载config.json文件。可通过cat data/config.json查看配置文件。

可能不生效的原因

1. 挂载目录不正确
2. 配置文件不正确，日志中会提示invalid json，配置文件需要是标准的 JSON 文件。

为什么无法连接本地模型镜像。

docker-compose.yml中使用了桥接的模式建立了fastgpt网络，如想通过0.0.0.0或镜像名访问其它镜像，需将其它镜像也加入到网络中。

端口冲突怎么解决？

docker-compose 端口定义为：映射端口:运行端口。

桥接模式下，容器运行端口不会有冲突，但是会有映射端口冲突，只需将映射端口修改成不同端口即可。

如果容器1需要连接容器2，使用容器2:运行端口来进行连接即可。

（自行补习 docker 基本知识）

relation "modeldata" does not exist

PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会在每次连接上 PG 时进行表初始化，如果报错会有对应日志。

1. 检查数据库容器是否正常启动
2. 非 docker 部署的，需要手动安装 pg vector 插件
3. 查看 fastgpt 日志，有没有相关报错

Operation auth_codes.findOne() buffering timed out after 10000ms

mongo连接失败，检查

1. mongo 服务有没有起来(有些 cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x，可以dockerhub找个最新的4.x，修改镜像版本，重新运行）
2. 环境变量（账号密码，注意host和port）

错误排查方式

遇到问题先按下面方式排查。

1. docker ps -a 查看所有容器运行状态，检查是否全部 running，如有异常，尝试docker logs 容器名查看对应日志。
2. 不懂 docker 不要瞎改端口，只需要改OPENAI_BASE_URL和CHAT_API_KEY即可。