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https://github.com/labring/FastGPT.git
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title: '通过 SiliconCloud 体验开源模型'
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description: '通过 SiliconCloud 体验开源模型'
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icon: 'api'
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[SiliconCloud(硅基流动)](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4) 是一个以提供开源模型调用为主的平台，并拥有自己的加速引擎。帮助用户低成本、快速的进行开源模型的测试和使用。实际体验下来，他们家模型的速度和稳定性都非常不错，并且种类丰富，覆盖语言、向量、重排、TTS、STT、绘图、视频生成模型，可以满足 FastGPT 中所有模型需求。
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如果你想部分模型使用 SiliconCloud 的模型，可额外参考[OneAPI接入硅基流动](/docs/development/modelconfig/one-api/#硅基流动--开源模型大合集)。
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本文会介绍完全使用 SiliconCloud 模型来部署 FastGPT 的方案。
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## 1. 注册 SiliconCloud 账号
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1. [点击注册硅基流动账号](https://cloud.siliconflow.cn/i/TR9Ym0c4)
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2. 进入控制台，获取 API key: https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
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## 2. 修改 FastGPT 环境变量
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```bash
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OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
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# 填写 SiliconCloud 控制台提供的 Api Key
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CHAT_API_KEY=sk-xxxxxx
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```
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## 3. 修改 FastGPT 模型配置
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系统内置了几个硅基流动的模型进行体验，如果需要其他模型，可以手动添加。
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这里启动了 `Qwen2.5 72b` 的纯语言和视觉模型；选择 `bge-m3` 作为向量模型；选择 `bge-reranker-v2-m3` 作为重排模型。选择 `fish-speech-1.5` 作为语音模型；选择 `SenseVoiceSmall` 作为语音输入模型。
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## 4. 体验测试
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### 测试对话和图片识别
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随便新建一个简易应用，选择对应模型，并开启图片上传后进行测试：
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可以看到，72B 的模型，性能还是非常快的，这要是本地没几个 4090，不说配置环境，输出怕都要 30s 了。
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### 测试知识库导入和知识库问答
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新建一个知识库（由于只配置了一个向量模型，页面上不会展示向量模型选择）
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导入本地文件，直接选择文件，然后一路下一步即可。79 个索引，大概花了 20s 的时间就完成了。现在我们去测试一下知识库问答。
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首先回到我们刚创建的应用，选择知识库，调整一下参数后即可开始对话：
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对话完成后，点击底部的引用，可以查看引用详情，同时可以看到具体的检索和重排得分：
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### 测试语音播放
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继续在刚刚的应用中，左侧配置中找到语音播放，点击后可以从弹窗中选择语音模型，并进行试听：
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### 测试语言输入
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继续在刚刚的应用中，左侧配置中找到语音输入，点击后可以从弹窗中开启语言输入
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开启后，对话输入框中，会增加一个话筒的图标，点击可进行语音输入：
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## 总结
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如果你想快速的体验开源模型或者快速的使用 FastGPT，不想在不同服务商申请各类 Api Key，那么可以选择 SiliconCloud 的模型先进行快速体验。
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如果你决定未来私有化部署模型和 FastGPT，前期可通过 SiliconCloud 进行测试验证，后期再进行硬件采购，减少 POC 时间和成本。 |