qwen-free-api/README.md
2024-03-25 10:47:39 +08:00

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# Qwen AI Free 服务
![](https://img.shields.io/github/license/llm-red-team/qwen-free-api.svg)
![](https://img.shields.io/github/stars/llm-red-team/qwen-free-api.svg)
![](https://img.shields.io/github/forks/llm-red-team/qwen-free-api.svg)
![](https://img.shields.io/docker/pulls/vinlic/qwen-free-api.svg)
支持高速流式输出、支持多轮对话、支持无水印AI绘图、支持长文档解读正在开发、图像解析正在开发零配置部署多路token支持自动清理会话痕迹。
与ChatGPT接口完全兼容。
还有以下三个free-api欢迎关注
Moonshot AIKimi.ai接口转API [kimi-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api)
ZhipuAI (智谱清言) 接口转API [glm-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/glm-free-api)
聆心智能 (Emohaa) 接口转API [emohaa-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/emohaa-free-api)
## 声明
仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!
仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!
仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!
## 目录
* [声明](#声明)
* [在线体验](#在线体验)
* [效果示例](#效果示例)
* [接入准备](#接入准备)
## 在线体验
此链接仅临时测试功能,长期使用请自行部署。
https://udify.app/chat/qOXzVl5kkvhQXM8r
## 效果示例
### 验明正身
![验明正身](./doc/example-1.png)
### 多轮对话
![多轮对话](./doc/example-2.png)
### AI绘图
![AI绘图](./doc/example-3.png)
### 长文档解读
正在开发...
### 图像解析
正在开发...
### 10线程并发测试
![10线程并发测试](./doc/example-4.png)
## 接入准备
从 [通义千问](https://tongyi.aliyun.com/qianwen) 登录
进入通义千问随便发起一个对话然后F12打开开发者工具从Application > Cookies中找到`login_tongyi_ticket`的值这将作为Authorization的Bearer Token值`Authorization: Bearer TOKEN`
![获取login_tongyi_ticket](./doc/example-0.png)
### 多账号接入
你可以通过提供多个账号的login_tongyi_ticket并使用,拼接提供:
Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3
每次请求服务会从中挑选一个。
## Docker部署
请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。
拉取镜像并启动服务
```shell
docker run -it -d --init --name qwen-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/qwen-free-api:latest
```
查看服务实时日志
```shell
docker logs -f qwen-free-api
```
重启服务
```shell
docker restart qwen-free-api
```
停止服务
```shell
docker stop qwen-free-api
```
### Docker-compose部署
```yaml
version: '3'
services:
qwen-free-api:
container_name: qwen-free-api
image: vinlic/qwen-free-api:latest
restart: always
ports:
- "8000:8000"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
```
## 原生部署
请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。
请先安装好Node.js环境并且配置好环境变量确认node命令可用。
安装依赖
```shell
npm i
```
安装PM2进行进程守护
```shell
npm i -g pm2
```
编译构建看到dist目录就是构建完成
```shell
npm run build
```
启动服务
```shell
pm2 start dist/index.js --name "qwen-free-api"
```
查看服务实时日志
```shell
pm2 logs qwen-free-api
```
重启服务
```shell
pm2 reload qwen-free-api
```
停止服务
```shell
pm2 stop qwen-free-api
```
## 接口列表
目前支持与openai兼容的 `/v1/chat/completions` 接口可自行使用与openai或其他兼容的客户端接入接口或者使用 [dify](https://dify.ai/) 等线上服务接入使用。
### 对话补全
对话补全接口与openai的 [chat-completions-api](https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/chat-completions-api) 兼容。
**POST /v1/chat/completions**
header 需要设置 Authorization 头部:
```
Authorization: Bearer [refresh_token]
```
请求数据:
```json
{
// 模型名称随意填写
"model": "qwen",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你是谁?"
}
],
// 如果使用SSE流请设置为true默认false
"stream": false
}
```
响应数据:
```json
{
"id": "4c4267e7919a41baad8199414ceb5cea",
"model": "qwen",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "我是阿里云研发的超大规模语言模型,我叫通义千问。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1710152062
}
```
### 文档解读
正在开发...
### 图像解析
正在开发...
## 注意事项
### Nginx反代优化
如果您正在使用Nginx反向代理qwen-free-api请添加以下配置项优化流的输出效果优化体验感。
```nginx
# 关闭代理缓冲。当设置为off时Nginx会立即将客户端请求发送到后端服务器并立即将从后端服务器接收到的响应发送回客户端。
proxy_buffering off;
# 启用分块传输编码。分块传输编码允许服务器为动态生成的内容分块发送数据,而不需要预先知道内容的大小。
chunked_transfer_encoding on;
# 开启TCP_NOPUSH这告诉Nginx在数据包发送到客户端之前尽可能地发送数据。这通常在sendfile使用时配合使用可以提高网络效率。
tcp_nopush on;
# 开启TCP_NODELAY这告诉Nginx不延迟发送数据立即发送小数据包。在某些情况下这可以减少网络的延迟。
tcp_nodelay on;
# 设置保持连接的超时时间这里设置为120秒。如果在这段时间内客户端和服务器之间没有进一步的通信连接将被关闭。
keepalive_timeout 120;
```
### Token统计
由于推理侧不在qwen-free-api因此token不可统计将以固定数字返回。