环境变量配置:
在 Deno Deploy 中设置以下环境变量:
CLIENT_API_KEYS:
逗号分隔的有效 API 密钥列表(如:sk-key1,sk-key2)
MODELS_JSON:
模型映射的 JSON 字符串(可选)
部署步骤:
将代码 main.ts 在 Deno Deploy 控制台创建新项目 复制粘贴
设置环境变量 部署即可
主要功能保持不变:
/v1/models - 获取模型列表 /v1/chat/completions - 聊天完成接口 支持流式响应 K2Think API 集成
推理内容和答案内容的分离处理
确保你有以下文件:
main.py(你的FastAPI应用代码)Dockerfiledocker-compose.ymlrequirements.txt.dockerignoremodels.json
# 启动服务
docker-compose up -d
# 查看日志
docker-compose logs -f
# 停止服务
docker-compose down首次启动前,系统会自动生成 client_api_keys.json 文件。你也可以手动创建:
[
"sk-talkai-your-custom-key-here",
"sk-talkai-another-key-here"
]models.json 文件定义了可用的模型映射:
{
"k2-think": "MBZUAI-IFM/K2-Think",
"deepseek-r1": "MBZUAI-IFM/K2-Think"
}curl http://localhost:8001/v1/modelscurl -X POST http://localhost:8001/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-talkai-your-api-key" \
-d '{
"model": "k2-think",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好"}
],
"stream": true
}'可以通过环境变量进行配置:
| 变量名 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| PORT | 8001 | 服务端口 |
| HOST | 0.0.0.0 | 绑定地址 |
在 docker-compose.yml 中添加:
environment:
- PORT=8001
- HOST=0.0.0.0Docker Compose配置了以下卷挂载:
./client_api_keys.json- API密钥配置./models.json- 模型配置./data- 应用数据目录
# 查看实时日志
docker-compose logs -f talkai-adapter
# 查看最近的日志
docker-compose logs --tail=100 talkai-adapter# 停止当前服务
docker-compose down
# 重新构建镜像
docker-compose build
# 启动新版本
docker-compose up -d修改 docker-compose.yml 中的端口映射:
ports:
- "8002:8001" # 将宿主机端口改为8002确保配置文件有正确的权限:
chmod 644 client_api_keys.json models.json
chmod 755 data/检查日志:
docker-compose logs talkai-adapter如果需要添加系统依赖,修改 Dockerfile:
RUN apt-get update && apt-get install -y \
gcc \
curl \ # 添加新的依赖
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*- 使用反向代理:通过Nginx或Traefik进行反向代理
- SSL/TLS:配置HTTPS证书
- 监控:添加Prometheus监控
- 日志:配置日志收集和轮转
- 资源限制:在docker-compose.yml中添加资源限制
deploy:
resources:
limits:
memory: 512M
cpus: '0.5'创建不同的docker-compose文件:
docker-compose.dev.yml- 开发环境docker-compose.prod.yml- 生产环境
# 使用特定环境配置
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d