🚀 OpenAI-Forward 是一个专为大型语言模型设计的高级转发代理，提供包括用户请求速率控制、Token速率限制和自定义API密钥等增强功能。该服务可用于代理本地模型和云端模型。OpenAI API Reverse Proxy
Project description
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🌠 OpenAI Forward
OpenAI-Forward 是为大型语言模型实现的高效转发服务。其核心功能包括 用户请求速率控制、Token速率限制、智能预测缓存、日志管理和API密钥管理等，旨在提供高效、便捷的模型转发服务。 无论是代理本地语言模型还是云端语言模型，如 LocalAI 或 OpenAI，都可以由 OpenAI Forward 轻松实现。 得益于 uvicorn, aiohttp, 和 asyncio 等库支持，OpenAI-Forward 实现了出色的异步性能。
News
- 🚀🚀 从v0.7.0版本后支持通过WebUI进行配置管理
- gpt-1106版本已适配
- 缓存后端切换为高性能数据库后端：🗲 FlaxKV
主要特性
OpenAI-Forward 提供以下核心功能：
- 全能转发：可转发几乎所有类型的请求
- 性能优先：出色的异步性能
- 缓存AI预测：对AI预测进行缓存，加速服务访问并节省费用
- 用户流量控制：自定义请求速率与Token速率
- 实时响应日志：提升LLMs可观察性
- 自定义秘钥：替代原始API密钥
- 多目标路由：转发多个服务地址至同一服务下的不同路由
- 自动重试：确保服务的稳定性，请求失败时将自动重试
- 快速部署：支持通过pip和docker在本地或云端进行快速部署
由本项目搭建的代理服务地址:
-
原始OpenAI 服务地址
https://api.openai-forward.com
https://render.openai-forward.com -
开启缓存的服务地址（用户请求结果将被保存一段时间）
部署指南
👉 部署文档
使用指南
快速入门
安装
pip install openai-forward
# 或安装webui版本：
pip install openai-forward[webui]
启动服务
aifd run
# 或启动带webui的服务
aifd run --webui
如果读入了根路径的.env的配置, 将会看到以下启动信息
❯ aifd run
╭────── 🤗 openai-forward is ready to serve! ───────╮
│ │
│ base url https://api.openai.com │
│ route prefix / │
│ api keys False │
│ forward keys False │
│ cache_backend MEMORY │
╰────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────── ⏱️ Rate Limit configuration ───────────╮
│ │
│ backend memory │
│ strategy moving-window │
│ global rate limit 100/minute (req) │
│ /v1/chat/completions 100/2minutes (req) │
│ /v1/completions 60/minute;600/hour (req) │
│ /v1/chat/completions 60/second (token) │
│ /v1/completions 60/second (token) │
╰────────────────────────────────────────────────────╯
INFO: Started server process [191471]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
代理OpenAI模型:
aifd run的默认选项便是代理https://api.openai.com
下面以搭建好的服务地址https://api/openai-forward.com 为例
Python
from openai import OpenAI # pip install openai>=1.0.0
client = OpenAI(
+ base_url="https://api.openai-forward.com/v1",
api_key="sk-******"
)
更多
在三方应用中使用
基于开源项目ChatGPT-Next-Web中接入:
替换docker启动命令中的 BASE_URL为自己搭建的代理服务地址
docker run -d \
-p 3000:3000 \
-e OPENAI_API_KEY="sk-******" \
-e BASE_URL="https://api.openai-forward.com" \
-e CODE="******" \
yidadaa/chatgpt-next-web
Image Generation (DALL-E)
curl --location 'https://api.openai-forward.com/v1/images/generations' \
--header 'Authorization: Bearer sk-******' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"prompt": "A photo of a cat",
"n": 1,
"size": "512x512"
}'
代理本地模型
-
适用场景： 与 LocalAI， api-for-open-llm等项目一起使用
-
如何操作： 以LocalAI为例，如果已在 http://localhost:8080 部署了LocalAI服务，仅需在环境变量或 .env 文件中设置
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8080。 然后即可通过访问 http://localhost:8000 使用LocalAI。
(更多)
代理其它云端模型
-
场景1: 使用通用转发,由环境变量中
EXTRA_BASE_URL与EXTRA_ROUTE_PREFIX两变量控制，可对任意来源服务进行转发， 可获得请求速率控制与token速率控制；但通用转发不支持自定义秘钥、实时日志和缓存AI响应. -
场景2： 可通过 LiteLLM 可以将 众多云模型的 API 格式转换为 openai 的api格式，然后使用openai风格转发(即
OPENAI_BASE_URL)
(更多)
代理ChatGPT
配置
命令行参数
执行 aifd run --help 获取参数详情
Click for more details
| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| --port | 服务端口号 | 8000 |
| --workers | 工作进程数 | 1 |
环境变量详情
你可以在项目的运行目录下创建 .env 文件来定制各项配置。参考配置可见根目录下的 .env.example文件
| 环境变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| OPENAI_BASE_URL | 设置OpenAI API风格的基础地址 | https://api.openai.com |
| OPENAI_ROUTE_PREFIX | 为OPENAI_BASE_URL接口地址定义路由前缀 | / |
| OPENAI_API_KEY | 配置OpenAI 接口风格的API密钥，支持使用多个密钥，通过逗号分隔 | 无 |
| FORWARD_KEY | 设定用于代理的自定义密钥，多个密钥可用逗号分隔。如果未设置(不建议)，将直接使用 OPENAI_API_KEY |
无 |
| EXTRA_BASE_URL | 用于配置额外代理服务的基础URL | 无 |
| EXTRA_ROUTE_PREFIX | 定义额外代理服务的路由前缀 | 无 |
| REQ_RATE_LIMIT | 设置特定路由的用户请求速率限制 (区分用户) | 无 |
| GLOBAL_RATE_LIMIT | 配置全局请求速率限制，适用于未在 REQ_RATE_LIMIT 中指定的路由 |
无 |
| RATE_LIMIT_STRATEGY | 选择速率限制策略，选项包括：fixed-window、fixed-window-elastic-expiry、moving-window | 无 |
| TOKEN_RATE_LIMIT | 限制流式响应中每个token（或SSE chunk）的输出速率 | 无 |
| PROXY | 设置HTTP代理地址 | 无 |
| LOG_CHAT | 开关聊天内容的日志记录，用于调试和监控 | false |
| CACHE_BACKEND | cache后端，支持内存后端和数据库后端，默认为内存后端，可选lmdb、leveldb数据库后端 | lmdb |
| CACHE_CHAT_COMPLETION | 是否缓存/v1/chat/completions 结果 | false |
| DEFAULT_REQUEST_CACHING_VALUE | 是否默认开启缓存 | false |
详细配置说明可参见 .env.example 文件。(待完善)
注意：如果你设置了 OPENAI_API_KEY 但未设置 FORWARD_KEY，客户端在调用时将不需要提供密钥。由于这可能存在安全风险，除非有明确需求，否则不推荐将 FORWARD_KEY 置空。
智能缓存
缓存可选择数据库后端，需安装相应的环境：
- 配置环境变量中
CACHE_BACKEND以使用相应的数据库后端进行存储。 可选值LMDB、LEVELDB - 配置
CACHE_CHAT_COMPLETION为true以缓存/v1/chat/completions 结果。
Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
+ base_url="https://smart.openai-forward.com/v1",
api_key="sk-******"
)
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
],
+ extra_body={"caching": True}
)
Curl
curl https://smart.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-******" \
-d '{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
"caching": true
}'
自定义秘钥
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需要配置 OPENAI_API_KEY 和 FORWARD_KEY, 如
OPENAI_API_KEY=sk-*******
FORWARD_KEY=fk-****** # 这里fk-token由我们自己定义
用例:
import openai
+ openai.api_base = "https://api.openai-forward.com/v1"
- openai.api_key = "sk-******"
+ openai.api_key = "fk-******"
多目标服务转发
支持转发不同地址的服务至同一端口的不同路由下
用例见 .env.example
对话日志
默认不记录对话日志，若要开启需设置环境变量LOG_CHAT=true
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保存路径在当前目录下的Log/openai/chat/chat.log路径中。
记录格式为
{'messages': [{'role': 'user', 'content': 'hi'}], 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'stream': True, 'max_tokens': None, 'n': 1, 'temperature': 1, 'top_p': 1, 'logit_bias': None, 'frequency_penalty': 0, 'presence_penalty': 0, 'stop': None, 'user': None, 'ip': '127.0.0.1', 'uid': '2155fe1580e6aed626aa1ad74c1ce54e', 'datetime': '2023-10-17 15:27:12'}
{'assistant': 'Hello! How can I assist you today?', 'is_tool_calls': False, 'uid': '2155fe1580e6aed626aa1ad74c1ce54e'}
转换为json格式：
aifd convert
得到chat_openai.json：
[
{
"datetime": "2023-10-17 15:27:12",
"ip": "127.0.0.1",
"model": "gpt-3.5-turbo",
"temperature": 1,
"messages": [
{
"user": "hi"
}
],
"tools": null,
"is_tool_calls": false,
"assistant": "Hello! How can I assist you today?"
}
]
贡献
欢迎通过提交拉取请求或在仓库中提出问题来为此项目做出贡献。
赞助者与支持者
许可证
OpenAI-Forward 采用 MIT 许可证。
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Source Distribution
Built Distribution
Hashes for openai_forward-0.7.0a0-py3-none-any.whl
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 | a764fd9784a478f4d4660b561114d0761df82e0222d30476379381dd6c671515 |
|
| MD5 | ca897190c0f6e31753b4ab47485dff2a |
|
| BLAKE2b-256 | ee97e755c9c69ed9472bcd8a2c6614bf5b3335d5416ced7ac8c9a43dae01dbb2 |
