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基于阿里云函数计算（FC）x 云原生 API 网关构建生产级别 LLM Chat 应用方案最佳实践

article 2024/11/20 6:59:55

作者：计缘

LLM Chat 应用大家应该都不陌生，这类应用也逐渐称为了我们日常的得力助手，如果只是个人使用，那么目前市面上有很多方案可以快速的构建出一个LLM Chat应用，但是如果要用在企业生产级别的项目中，那对整体部署架构，使用组件的性能，健壮性，扩展性要求还是比较高的。本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。

该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat [ 1] 和阿里云函数计算（FC） [ 2] 构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent，也支持基于Ollama部署的开源模型场景。

生产级别应该具备哪些能力

LLM Chat应用是一个典型的前后端分离的应用，前端主要是Web Chat服务，后端是和向量数据库，LLM，其他下游服务交互的服务，也可以说是若干个Agent。我们分开来看。

Web Chat

我认为生产级别的Web Chat组件至少应该具备以下几点能力：

所有信息需要持久化，也就是说肯定是需要有一套数据库结构来支撑的：
- 存储所有配置信息
- 存储所有对话信息
- 存储所有对话窗口信息，也就是类似每一个聊天助手的信息
用户体系，权限认证体系。
可以对接多种LLM，无论是商业LLM还是开源LLM，亦或是自定义的Agent（比如遵循OpenAI接口范式的自定义API）。
- 支持temperature，top_p，presence_penalty，frequency_penalty等设置
支持多模态交互。（除文本聊天外，可以上传图片，文件，甚至语音）
支持移动端。
支持插件扩展。
请求Web Chat服务的安全性和健壮性。
- 请求流量防护
- Header重写
- 超时保护

后端服务

后端服务包括与向量数据库，关系型数据库交互的Agent，与商业LLM交互的Agent，与开源LLM交互的Agent，托管开源LLM的服务等。这些服务要上生产，本质上和传统应用后端服务是一样的，需要具备以下几点：

稳定性，健壮性，高可靠性
- 多可用区部署
- 灰度发布
高性能
- 支撑高并发
灵活构建和调整业务流程
- 工作流编排
支持各类主流编程语言
- Java，Go，Python，NodeJS，.Net Core等
支持异构计算
- 既支持CPU，也支持GPU
成本更优
- 资源按需所取，按量付费

Web Chat 组件 LobeChat

为什么选择LobeChat？毫无疑问，因为LobeChat满足上述我列出的Web Chat组件应该具备的能力。我们来一步一步探索。

结构化数据持久化

LobeChat支持数据库版本（PostgreSQL），也就意味着Web Chat中的大部分核心信息都可以持久化存储，无论用哪种浏览器，在哪里使用，使用电脑端还是移动端，都可以无缝衔接。

创建PostgreSQL数据库

打开阿里云RDS控制台 [ 3] ，创建PostgreSQL实例，数据库引擎选择PostgreSQL，数据库产品系列、产品类型、存储类型、实例规格按照业务实际需求选择。该最佳实践中选择最低配置。

创建数据库用户

等待数据库实例启动成功后，进入实例详情页，创建数据库用户。

用户名密码自行填写，帐号类型选择高权限帐号。

创建数据库

创建数据库。

授权帐号选择刚才创建的用户，其他默认即可。

PG链接地址

进入数据库链接菜单，找到内网地址，后续在函数中会配置。

设置PG白名单

进入白名单与安全组菜单，点击白名单设置页签。

点击右侧修改，根据实际需求添加白名单IP或者网段。在POC时，可以添加0.0.0.0/0，白名单IP段设置为0.0.0.0/0意味着对公网开放，请谨慎使用。若为了测试连接设置，测试后请立即修改。

非结构化数据持久化

LobeChat支持上传文件（图片，视频，PDF，MD等），上传的文件都会保存在配置的OSS中。

创建对象存储（OSS）Bucket

打开阿里云对象存储OSS控制台 [ 4] ，点击左侧Bucket列表菜单，点击创建Bucket按钮。

按需填写Bucket名称，其他配置保持默认即可。然后点击完成创建。

Bucket Endpoint

创建好Bucket后，点击Bucket名称进入Bucket概览页。

在概览页中可以看到该Bucket的地域级Endpoint和Bucket级Endpoint。在下文中配置LobeChat环境变时会用到。

Bucket 安全性设置

点击左侧权限控制/阻止公共访问菜单，开启阻止公共访问。

点击左侧权限控制/读写权限菜单，保证Bucket ACL 为私有。

部署LobeChat

该章节介绍如何将 LobeChat 数据库版部署到阿里云函数计算。

创建阿里云镜像仓库ACR

虽然LobeChat是开源项目，但是如果没有非常企业定制化的功能需要自行修改的话，还是建议直接使用Dockerhub上的镜像进行部署。所以需要将镜像推送到ACR，以便后续和函数计算FC做联动。

打开阿里云镜像管理服务ACR控制台 [ 5] ，创建容器镜像服务实例，生产中建议创建企业版实例，在该最佳实践中，可以创建个人版。

点击创建个人版。

创建完个人版实例后，设置登录密码。

创建镜像仓库的命名空间。进入命名空间菜单，点击创建命名空间按钮。

按实际需求输入命名空间名称。

命名空间全局唯一，如果提示命名空间已被占用，请重新填写，请替换新的名称。

进入镜像仓库菜单，点击创建镜像仓库。

命名空间：选择刚才创建好的命名空间。
仓库名称：按照实际需求自行填写。
仓库类型：选择私有
摘要：按照实际需求自行填写

代码源选择本地仓库，然后点击创建镜像仓库按钮。

拉取 LobeChat 镜像推送到 ACR

LobeChat的镜像 [ 6] 托管在Dockerhub上，所以在国内无法访问，这里可以使用自己的方式Pull镜像。

docker pull lobehub/lobe-chat-database

建议：可以购买一台Region的ECS，安装Docker，将LobeChat镜像拉取下来，然后在推送到ACR。

推送镜像到ACR

进入到上文步骤中创建的镜像仓库详情页，可以看到将镜像推送到ACR的命令。

依次执行以下3行命令。

docker login --username=[阿里云帐号邮箱] registry.cn-beijing.aliyuncs.com
docker tag [LobeChat镜像的ImageId] registry.cn-beijing.aliyuncs.com/[命名空间]/[仓库名称]:[镜像版本号]
docker push registry.cn-beijing.aliyuncs.com/[命名空间]/[仓库名称]:[镜像版本号]

创建LobeChat函数

打开函数计算控制台 [ 7] ，点击创建函数。

函数创建方式选择Web函数。

函数名称按需填写，这里填写lobechat-database-fc。

运行环境：选择自定义容器镜像。
镜像选择方式：选择使用 ACR 中的镜像。
- 点击选择 ACR 中的镜像，选择上文中创建好的ACR中的LobeChat镜像
监听端口：填写3210。

是否使用GPU：选择不使用GPU。
规格方案：选择1 vCPU，2048 MB。
执行超时时间：填写300。
函数角色：选择AliyunFcDefaultRole。

其他配置项暂时保持默认，然后点击下方创建按钮。

LobeChat函数环境变量设置

点击函数列表中的lobechat-database-fc函数，进入函数详情页。

点击配置页签，点击左侧环境变量菜单，点击编辑，添加该LobeChat函数需要的环境变量。

选择使用JSON格式编辑。

{
    "DATABASE_URL": "postgres连接地址",
    "KEY_VAULTS_SECRET": "随机的 32 位字符串",
    "NEXT_PUBLIC_S3_DOMAIN": "OSS Bucket Endpoint",
    "NEXT_PUBLIC_SERVICE_MODE": "server",
    "S3_ACCESS_KEY_ID": "阿里云帐号AK",
    "S3_BUCKET": "OSS Bucket名称",
    "S3_ENDPOINT": "OSS 地域级 Endpoint",
    "S3_REGION": "阿里云地域ID",
    "S3_SECRET_ACCESS_KEY": "阿里云帐号SK"
}

DATABASE_URL：参见上文中的PG链接地址。
- 格式为postgres://username:password@host:port/database
KEY_VAULTS_SECRET：考虑到用户会存储自己的 API Key 和 baseURL 等敏感信息到数据库中，因此我们需要一个密钥来加密这些信息，避免数据库被爆破 / 脱库时这些关键信息被泄露。因此有了 KEY_VAULTS_SECRET 环境变量，用于加密用户存储的 API Key 等敏感信息。
- 你可以使用 openssl rand -base64 32 命令生成一个随机的 32 位字符串作为 KEY_VAULTS_SECRET 的值
NEXT_PUBLIC_SERVICE_MODE：LobeChat 同时支持了客户端数据库和服务端数据库，因此我们提供了一个环境变量用于切换模式，这个变量为 NEXT_PUBLIC_SERVICE_MODE。使用数据库版本需要将该环境变量设置为server。
NEXT_PUBLIC_S3_DOMAIN：使用Bucket Endpoint中的Bucket域名。
S3_ENDPOINT：使用Bucket Endpoint中的地域级域名。
S3_BUCKET：Bucket 名称。
S3_REGION：阿里云地域ID。参见：阿里云地域ID说明 [ 8] 。
- 函数计算，OSS，PostgreSQL 需要保持在同一地域，同一帐号下
S3_ACCESS_KEY_ID：阿里云帐号AK。登录阿里云帐号，打开AK管理控制台 [ 9] 获取AK。
S3_SECRET_ACCESS_KEY：阿里云帐号SK。登录阿里云帐号，打开AK管理控制台获取SK。

LobeChat函数网络设置

点击配置页签，点击左侧网络菜单。

点击编辑，添加VPC，VS信息。配置的VPC需要和上文中创建的PostgreSQL所在的VPC保持一致，这样LobeChat函数就可以通过内网地址访问PostgreSQL，提高网络访问效率和稳定性。

允许访问VPC：选择是。
配置方式：选择自定义配置。
专有网络：选择已存在的VPC，和PostgreSQL所在VPC保持一致。
交换机：选择已存在的交换机，和PostgreSQL所在交换机保持一致。
安全组：选择已存在的安全组，如果没有安全组，可以点击创建新的安全组。
- 安全组是用于对入方向和出方向的IP，端口，协议做管控的策略。在POC或者Demo中，可以将入方向策略的协议设置为全部，授权对象设置为所有

- 在正式生产项目中，根据实际需求设置不同协议，不同授权对象，不同端口的策略

配置PG白名单

因为是函数计算中的LobeChat服务访问PG数据库，所以可以将LobeChat函数的交换机网段配置到PG的白名单中。这样就可以去掉设置PG白名单中配置的0.0.0.0/0，增加安全性。

增加访问LLM Chat应用的健壮性

在生产级项目中，路由策略，流量访问控制策略等是必不可少的，所以这里会引入阿里云云原生API网关来增强访问LLM Chat应用的健壮性。

创建云原生API网关

打开云原生API网关控制台 [ 10] 。

点击创建实例按钮，创建云原生API网关实例。

地域：根据实际项目需求选择地域，该实践中的所有产品应该处于统一地域。
网关名称：根据实际项目情况填写。
网关规格：根据实际QPS，客户端最大连接数选择不同的规格。
网络访问类型：选择公网。
专有网络：选择已有的VPC。需要和PostgreSQL的VPC，函数计算FC设置的VPC保持一致。
交换机：选择已有的交换机。需要和PostgreSQL的交换机，函数计算FC设置的交换机保持一致。

云原生API网关地址

点击云原生API网关实例ID，进入概览页。

在概览页的基本信息中可以可以看到云原生API网关的入口地址。下文中多处需要用到。

配置网关自定义域名

进入左侧域名菜单。

点击创建域名按钮，添加域名。

根据实际情况选择HTTP或HTTPS，填写已经备案的域名。如果没有备案的域名，在测试场景下可以填写 *。

域名解析（可选步骤）

如果在配置网关自定义域名时配置了 *。则不需要参考这一步。

打开域名服务商控制台，进入域名管理页面，对域名进行解析。这里以阿里云域名管理为例，打开域名管理控制台 [ 11] 。进入域名列表，找到在配置网关自定义域名中配置的域名。

点击右侧解析，进入域名解析页面。

点击添加记录按钮。

记录类型：选择CNAME。
主机记录：根据实际需求填写。
记录值：填写云原生API网关的入口地址。参见云原生API网关地址。

添加服务来源

创建好云原生API网关后，点击网关名称，进入网关详情页。

点击左侧路由菜单，选择服务页签。

点击创建服务按钮，添加服务。

服务来源：选择 FC 函数计算。
函数名称：选择创建LobeChat函数中创建的函数。
函数别名或版本：选择LATEST。

创建成功后，可以在列表中看到LobeChat函数，并且等到健康检查状态变为健康。

创建路由

点击路由页签，进入路由管理页面，选择普通路由。

点击创建路由按钮。

路由名称：根据实际需求填写。
域名：如果在配置网关自定义域名中配置了备案域名，且域名完成了解析，则选择自定义域名。如果没有则选择在配置网关自定义域名中创建的*域名。
路径：条件为前缀是，路径为/
使用场景：选择单服务。
后端服务：选择添加服务来源中添加的来源为函数计算的LobeChat函数服务。

其他设置保持默认，然后点击保存并发布。

增加路由健壮性

如果希望增加路由健壮性，可以针对路由设置各种策略，比如流控策略。在路由列表页中点击路由名称进入路由详情页。

然后进入策略配置页签，可以按需进行配置。具体可参见云原生API网关策略文档 [ 12] 。

用户身份管理

LobeChat 集成了 next-auth，一个灵活且强大的身份验证库，支持多种身份验证方式，包括 OAuth、邮件登录、凭证登录等。通过 next-auth，可以轻松实现以下功能：

用户注册和登录：支持多种认证方式，满足不同用户的需求。
会话管理：高效管理用户会话，确保安全性。
社交登录：支持多种社交平台的快捷登录。
数据安全：保障用户数据的安全性和隐私性。

LobeChat用户身份管理目前的缺陷

目前还没有实现 next-auth 与服务端数据库的集成，如果需要使用服务端数据库，可以使用 LobeChat 集成的 Clerk。但是使用Clerk又引入了一个三方组件，对于企业用户来说可能不是一个好的选择。
目前还没有提供原生和企业内部用户管理体系集成的方案，比如单点登录方案。站在企业生产级这个前提下，和企业内部用户管理系统对接应该是刚需。如果要实现，可以参考以下三种方式：
- LobeChat是开源组件，用户可以自行实现，以满足自身企业的需求。
- 可以使用Auth0实现和企业内部用户管理系统的SSO单点登录。
- 后续CAP来补充这部分方案。

Next Auth 实现用户身份管理

目前支持的身份验证服务有：

Auth0
Microsoft Entra ID
Authentik
Github
ZITADEL

本文以Auth0和Github为例。

基于Auth0实现用户身份管理

创建 Auth0 应用

注册并登录 Auth0 [1****3] ，点击左侧导航栏的「Applications」，切换到应用管理界面，点击右上角「Create Application」以创建应用。

填写你想向组织用户显示的应用名称，可选择任意应用类型，点击「Create」。

创建成功后，点击相应的应用，进入应用详情页，切换到「Settings」标签页，就可以看到相应的配置信息。

在应用配置页面中，还需要配置 Allowed Callback URLs，在此处填写：

http(s)://[your-domain]/api/auth/callback/auth0

只需要变更[your-domain]部分：

如果在云原生API网关中配置了备案域名，并且对域名设置了解析，那么此处配置的就是解析域名。
如果在云原生API网关中配置了*域名，那么此处配置云原生API网关的入口地址。参见云原生API网关地址。

新增Auth0用户

点击左侧导航栏的「Users Management」，进入用户管理界面，可以为你的组织新建用户，用以登录 LobeChat。

更新LobeChat函数的环境变量

参照LobeChat函数环境变量设置中找到配置LobeChat函数环境变量的地方，增加以下环境变量信息。

{
    "DATABASE_URL": "postgres连接地址",
    "KEY_VAULTS_SECRET": "随机的 32 位字符串",
    "NEXT_PUBLIC_S3_DOMAIN": "OSS Bucket Endpoint",
    "NEXT_PUBLIC_SERVICE_MODE": "server",
    "S3_ACCESS_KEY_ID": "阿里云帐号AK",
    "S3_BUCKET": "OSS Bucket名称",
    "S3_ENDPOINT": "OSS 地域级 Endpoint",
    "S3_REGION": "阿里云地域ID",
    "S3_SECRET_ACCESS_KEY": "阿里云帐号SK"
    "NEXT_AUTH_SECRET": "随机的 32 位字符串",
    "NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS": "auth0",
    "AUTH0_CLIENT_ID": "Auth0 应用程序的 Client ID",
    "AUTH0_CLIENT_SECRET": "Auth0 应用程序的 Client Secret",
    "AUTH0_ISSUER": "Auth0 应用程序的 Domain",
    "ACCESS_CODE": "添加访问此服务的密码，你可以设置一个足够长的随机密码以 “禁用” 访问码授权",
    "NEXTAUTH_URL": "http(s)://your-domain.com/api/auth"
}

NEXT_AUTH_SECRET：你可以使用 openssl rand -base64 32 命令生成一个随机的 32 位字符串作为 NEXT_AUTH_SECRET 的值。
NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS：auth0
AUTH0_CLIENT_ID：Auth0 应用程序的 Client ID，参见创建 Auth0 应用。
AUTH0_CLIENT_SECRET：Auth0 应用程序的 Client Secret，参见创建 Auth0 应用。
AUTH0_ISSUER：Auth0 应用程序的 Domain，参见创建 Auth0 应用。
- Domain需要带着https://
ACCESS_CODE：你可以使用 openssl rand -base64 32 命令生成一个随机的 32 位字符串作为 ACCESS_CODE 的值。
NEXTAUTH_URL：http(s)😕/your-domain.com/api/auth
- 只需要变更[your-domain]部分：
  - 如果在云原生API网关中配置了备案域名，并且对域名设置了解析，那么此处配置的就是解析域名。
  - 如果在云原生API网关中配置了*域名，那么此处配置云原生API网关的入口地址。参见云原生API网关地址。

Auth0 和其他任务的单点登录

Auth0 和其他任务的单点登录可以参考LobeChat的文档 [ 14] 。

基于Github实现用户身份管理

创建 Github 应用

点击这里 [ 15] 创建一个新的 Github App。填写 Github App name、Homepage URL、Callbak URL。

Github App name：根据实际情况填写。
Homepage URL：
- 如果在云原生API网关中配置了备案域名，并且对域名设置了解析，那么此处配置的就是解析域名。
- 如果在云原生API网关中配置了*域名，那么此处配置云原生API网关的入口地址。参见云原生API网关地址。
Callback URL（回调地址）：http(s)😕/your-domain/api/auth/callback/github
- 只需要变更[your-domain]部分：
  - 如果在云原生API网关中配置了备案域名，并且对域名设置了解析，那么此处配置的就是解析域名。
  - 如果在云原生API网关中配置了*域名，那么此处配置云原生API网关的入口地址。参见云原生API网关地址。

设置读取邮件地址权限。

设置公开访问还是仅自己访问。

点击「Create Github App」。创建成功后，点击「Generate a new client secret」创建客户端 Secret。

创建成功后，将客户端 ID 和客户端 Secret 保存下来。

更新LobeChat函数的环境变量

参照LobeChat函数环境变量设置中找到配置LobeChat函数环境变量的地方，增加以下环境变量信息。

{
    "DATABASE_URL": "postgres连接地址",
    "KEY_VAULTS_SECRET": "随机的 32 位字符串",
    "NEXT_PUBLIC_S3_DOMAIN": "OSS Bucket Endpoint",
    "NEXT_PUBLIC_SERVICE_MODE": "server",
    "S3_ACCESS_KEY_ID": "阿里云帐号AK",
    "S3_BUCKET": "OSS Bucket名称",
    "S3_ENDPOINT": "OSS 地域级 Endpoint",
    "S3_REGION": "阿里云地域ID",
    "S3_SECRET_ACCESS_KEY": "阿里云帐号SK",
    "NEXT_AUTH_SECRET": "随机的 32 位字符串",
    "NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS": "github",
    "GITHUB_CLIENT_ID": "Gihub App ClientID",
    "GITHUB_CLIENT_SECRET": "Github App Client Secret",
    "NEXTAUTH_URL": "http(s)://your-domain.com/api/auth"
}

NEXT_AUTH_SECRET：你可以使用 openssl rand -base64 32 命令生成一个随机的 32 位字符串作为 NEXT_AUTH_SECRET 的值。
NEXT_AUTH_SSO_PROVIDERS：github
GITHUB_CLIENT_ID：Github 应用程序的 Client ID，参见创建 Github 应用。
GITHUB_CLIENT_SECRET：Gihub 应用程序的 Client Secret，参见创建 Github 应用。
NEXTAUTH_URL：http(s)😕/your-domain.com/api/auth
- 只需要变更[your-domain]部分：
  - 如果在云原生API网关中配置了备案域名，并且对域名设置了解析，那么此处配置的就是解析域名。
  - 如果在云原生API网关中配置了*域名，那么此处配置云原生API网关的入口地址。参见云原生API网关地址。

其他服务的认证管理接入方式

其他服务的认证管理接入方式可以参考LobeChat的文档 [ 16] 。

访问LobeChat

访问配置网关自定义域名中配置的域名或者云原生API网关地址，便可打开LobeChat。

登录LobeChat（以Auth0为例）

点击左上角的图标。

点击登录/注册。

会跳转到Auth0的登录界面。输入你在新增Auth0用户中创建的用户名密码进行登录。

登录成功后可以看到帐号信息。

查看LobeChat表结构

进入创建PostgreSQL数据库中创建的PG数据库详情页。

点击右上角登录数据库按钮，进入DMS控制台。

可以看到当第一访问LobeChat时，会初始化若干表，有兴趣的同学可以自行查看表结构。

后端服务

在该最佳实践中，后端服务涉及2类：

和LLM交互的服务。
自定义的Agent服务（有客户自己的业务逻辑）。

这两类后端服务都会使用阿里云函数计算实现，可以提供更细粒度资源规格（0.05C 128MB），更高性能（稳定支撑100w-150w QPS），更高弹性效率（百毫秒拉起实例）的CPU算力，也可以提供多种稳定的GPU资源。同时还自带完善的可观测，灰度发布等能力。使传统应用，AI应用的后端服务更健壮。

和LLM交互的服务（Ollama）

阿里云函数计算提供了构建Ollama服务的应用模板，可以快速创建出包含GPU算力的Ollama服务。

创建函数计算Ollama应用

打开函数计算控制台，进入应用菜单。

点击创建应用按钮。选择通过模板创建应用，选择人工智能页签，可以看到Ollama应用。

点击详情按钮，可以查看该应用的详细信息。

点击立即创建按钮可以快速开始创建应用。

应用名称：根据实际需求填写。
角色名：选择AliyunFCServerlessDevsRole。

地域：目前Ollama应用支持上海，杭州，深圳三个地域。
服务角色ARN：选择AliyunFcDefaultRole
项目名：根据实际需求填写。
模型名称：目前支持3个开源模型。可以选择其中一个，也可以选择多个模型集成。
- 通义千问 0.5B
- 通义千问 7B
- llama3 8B

建议选择其中一个模型，因为初始的模型是打在镜像里的，如果选择多个模型集成，会使镜像过大，影响Ollama函数弹性速度。后续可以挂载NAS，使用Ollama的API下载其他模型。

GPU实例类型：
- T4：fc.gpu.tesla.1
  - 8C，32GB内存，16GB显存
- A10：fc.gpu.ampere.1
  - 8C 32GB内存，24GB显存
显存大小，内存大小，GPU核数根据实际情况填写，建议使用整卡（保持默认值），否则会影响推理效率。

设置完后点击左下方创建应用按钮，开始创建应用。

等待片刻后，便可以看到Ollama应用部署成功。

点击左下角Ollama函数，可以进入Ollama函数详情页面。

Ollama服务访问地址

进入Ollama函数详情页面，点击配置页签，进入左侧触发器菜单。可以看到公网访问地址和内网访问地址。

通过Ollama下载其他模型

可以通过给Ollama函数挂载NAS，通过API将其他所需的模型下载到NAS中，既不影响镜像大小，也可以灵活使用更多种的开源模型。

挂载NAS

点击左侧网络菜单，点击编辑按钮，添加VPC。

允许访问VPC：选择是。
配置方式：选择自定义配置。
专有网络，交换机，安全组：可以和LobeChat函数保持一致。参考：LobeChat函数网络设置。

点击左侧存储菜单，点击NAS 文件系统右侧的编辑按钮。

挂载NAS文件系统：选择启用。
NAS配置方式：选择自定义配置。
NAS文件系统：选择已有NAS文件系统。如果没有可以点击创建新的NAS文件系统按钮，跳转到NAS控制台进行创建。
NAS挂载点：选择已有的挂载点。如果没有需要先到NAS控制台创建挂载点。
远端目录：设置为/ollama
函数本地目录：设置为/ollama

设置Ollama函数环境变量

进入配置页签，点击左侧环境变量菜单，点击环境变量右侧的编辑按钮。

增加如下2个环境变量。

OLLAMA_MODELS：/ollama
OLLAMA_ORIGINS：*

通过Ollama API下载模型

可以使用Postman或者终端访问Ollama API [ 17] 下载模型，模型会直接下载到NAS中。

curl http://Ollama服务地址/api/pull -d '{
  "name": "llama3.1:8b"
}'

Ollama服务地址：参见Ollama服务访问地址。
模型名称：可以从Ollama支持的模型 [ 18] 中选择。比如下载llama3.1:8b。

自定义Agent服务

创建函数

打开函数计算控制台，进入左侧函数菜单。

点击创建函数按钮。

创建函数方式：选择Web函数。
函数名称：根据实际情况填写。
运行环境：选择Python 3.10。

其他设置保持默认。

代码示例

点击代码页签，在WebIDE中，删除app.py中的默认代码，将以下代码复制进app.py中。

from flask import Flask, Response
from flask import request
import re
import time
import json

REQUEST_ID_HEADER = 'x-fc-request-id'

app = Flask(__name__)

@app.route('/', defaults={'path': ''})
@app.route('/<path:path>', methods=['GET', 'POST', 'PUT', 'DELETE'])
def hello_world(path):
        rid = request.headers.get(REQUEST_ID_HEADER)
        print("FC Invoke Start RequestId: " + rid)
        data = request.stream.read()
        print("Path: " + path)
        print("Data: " + str(data))
        data_obj = json.loads(data)
        model = data_obj.get('model')
        if model == 'custom-agent':
                print("FC Invoke End RequestId: " + rid)
                response_message = "您好，我是用阿里云函数计算实现的自定义Agent，你可以在该函数中实现更多的业务逻辑。"
                return Response(generate_response(response_message), mimetype='text/event-stream')
        else:
                return "success"


def generate_response(prompt):
    # 模拟生成响应的过程，这里可以替换为你的实际逻辑
    response_template = {
        "id": "from-cache",
        "choices": [
            {
                "index": 0,
                "delta": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "%s"
                },
                "finish_reason": "stop"
            }
        ],
        "model": "gpt-4o",
        "object": "chat.completion",
        "usage": {
            "prompt_tokens": 0,
            "completion_tokens": 0,
            "total_tokens": 0
        }
    }

    words = re.split(r'[，，；；：]', prompt)

    for index, word in enumerate(words):
        response_template["choices"][0]["delta"]["content"] = word
        response_template["choices"][0]["index"] = index    
        yield f"data: {json.dumps(response_template)}\n\n"
        time.sleep(0.3)  # 模拟延迟

if __name__ == '__main__':
        app.run(host='0.0.0.0',port=9000)