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title: Docker Compose 快速部署
description: 使用 Docker Compose 快速部署 FastGPT
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import { Alert } from '@/components/docs/Alert';

## 前置知识

1. 基础的网络知识：端口，防火墙……
2. Docker 和 Docker Compose 基础知识
3. 大模型相关接口和参数
4. RAG 相关知识：向量模型，向量数据库，向量检索

## 部署架构图

![](/imgs/sealos-fastgpt.webp)

<Alert icon="🤖" context="success">

- MongoDB：用于存储除了向量外的各类数据
- PostgreSQL/Milvus/Oceanbase：存储向量数据
- AIProxy: 聚合各类 AI API，支持多模型调用 （任何模型问题，先自行通过 OneAPI 测试校验）

</Alert>

## 推荐配置

### PgVector版本

非常轻量，适合知识库索引量在 5000 万以下。

| 环境                             | 最低配置（单节点） | 推荐配置     |
| -------------------------------- | ------------------ | ------------ |
| 测试（可以把计算进程设置少一些） | 2c4g               | 2c8g         |
| 100w 组向量                      | 4c8g 50GB          | 4c16g 50GB   |
| 500w 组向量                      | 8c32g 200GB        | 16c64g 200GB |

### Milvus版本

对于亿级以上向量性能更优秀。

[点击查看 Milvus 官方推荐配置](https://milvus.io/docs/prerequisite-docker.md)

| 环境        | 最低配置（单节点） | 推荐配置 |
| ----------- | ------------------ | -------- |
| 测试        | 2c8g               | 4c16g    |
| 100w 组向量 | 未测试             |          |
| 500w 组向量 |                    |          |

### zilliz cloud版本

Zilliz Cloud 由 Milvus 原厂打造，是全托管的 SaaS 向量数据库服务，性能优于 Milvus 并提供 SLA，点击使用 [Zilliz Cloud](https://zilliz.com.cn/)。

由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。

## 前置工作

### 1. 确保网络环境

如果使用`OpenAI`等国外模型接口，请确保可以正常访问，否则会报错：`Connection error` 等。 方案可以参考：[代理方案](/docs/introduction/development/proxy/nginx)

### 2. 准备 Docker 环境

<Tabs items={['Linux','MacOS','Windows']}>
  <Tab value="Linux">
```bash
# 安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker
# 安装 docker-compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 验证安装
docker -v
docker-compose -v
# 如失效，自行百度~
```
  </Tab>
  <Tab value="MacOS">
推荐直接使用 [Orbstack](https://orbstack.dev/)。可直接通过 Homebrew 来安装：

```bash
brew install orbstack
```

或者直接[下载安装包](https://orbstack.dev/download)进行安装。

  </Tab>
  <Tab value="Windows">
我们建议将源代码和其他数据绑定到 Linux 容器中时，将其存储在 Linux 文件系统中，而不是 Windows 文件系统中。

可以选择直接[使用 WSL 2 后端在 Windows 中安装 Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/wsl/)。

也可以直接[在 WSL 2 中安装命令行版本的 Docker](https://nickjanetakis.com/blog/install-docker-in-wsl-2-without-docker-desktop)。

  </Tab>
</Tabs>

## 开始部署

### 1. 获取 `docker-compose.yml` 和 `config.json` 配置文件

#### 方法一：使用脚本部署

<Tabs items={['PgVector版本','Oceanbase版本','Milvus版本','Zilliz版本']}>
  <Tab value="PgVector版本">
国内镜像(阿里云)

```bash
bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=cn --vector=pg
```

非国内镜像(dockhub, ghcr)

```bash
bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=global --vector=pg
```
需要在 Linux/MacOS/Windows WSL 环境下执行
    </Tab>

  <Tab value="Oceanbase版本">
      国内镜像(阿里云)

      ```bash
      bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=cn --vector=oceanbase
      ```

      非国内镜像(dockhub, ghcr)

      ```bash
      bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=global --vector=oceanbase
      ```
      需要在 Linux/MacOS/Windows WSL 环境下执行
  </Tab>
  <Tab value="Milvus版本">
  国内镜像(阿里云)

  ```bash
  bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=cn --vector=milvus
  ```

  非国内镜像(dockhub, ghcr)

  ```bash
  bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=global --vector=milvus
  ```
  需要在 Linux/MacOS/Windows WSL 环境下执行
  </Tab>
  <Tab value="Zilliz版本">
  国内镜像(阿里云)

  ```bash
  bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=cn --vector=zilliz
  ```

  非国内镜像(dockhub, ghcr)

  ```bash
  bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh) --region=global --vector=zilliz
  ```
  需要在 Linux/MacOS/Windows WSL 环境下执行

  zilliz 还需要获取密钥，参考 [部署 Zilliz 版本获取账号和密钥](#部署-zilliz-版本获取账号和密钥)
  </Tab>
</Tabs>

#### 方法二：手动下载部署
如果部署环境为非 *nix 环境或无法访问外网，需要手动下载 `docker-compose.yml` 进行部署

选择并下载您的 `docker-compose.yml` 文件
- Pgvector
  - 中国大陆地区镜像源(阿里云)：[docker-compose.pg.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/cn/docker-compose.pg.yml)
  - 全球镜像源(dockerhub, ghcr)：[docker-compose.pg.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/global/docker-compose.pg.yml)
- Oceanbase
  - 中国大陆地区镜像源(阿里云)：[docker-compose.ob.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/cn/docker-compose.ob.yml)
  - 全球镜像源(dockerhub, ghcr)：[docker-compose.ob.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/global/docker-compose.ob.yml)
- Milvus
  - 中国大陆地区镜像源(阿里云)：[docker-compose.milvus.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/cn/docker-compose.milvus.yml)
  - 全球镜像源(dockerhub, ghcr)：[docker-compose.milvus.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/global/docker-compose.milvus.yml)
- Zilliz
  - 中国大陆地区镜像源(阿里云)：[docker-compose.zilliz.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/cn/docker-compose.zilliz.yml)
  - 全球镜像源(dockerhub, ghcr)：[docker-compose.zilliz.yml](https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/global/docker-compose.zilliz.yml)

下载 config.json 文件
- [config.json](https://doc.fastgpt.cn/deploy/config/config.json)

<Alert icon="🤖" context="success">

所有 `docker-compose.yml` 配置文件中 `MongoDB` 为 5.x，需要用到AVX指令集，部分 CPU 不支持，需手动更改其镜像版本为 4.4.24\*\*（需要自己在docker hub下载，阿里云镜像没做备份）

</Alert>

### 2. 开放外网端口/配置域名

以下两个端口必须被访问到：

1. 指向 3000 端口（FastGPT 主服务）
2. 指向 9000 端口（S3 服务）

### 3. 修改环境变量

1. 修改 yml 文件顶部的`S3_EXTERNAL_BASE_URL`变量，改成 S3 的可访问地址（要求使用者可以访问）
2. 按照您的需求自行修改环境变量，建议在生产环境修改账号密码等。
3. 对于 Zilliz 版本 还需要获取密钥，参考 [部署 Zilliz 版本获取账号和密钥](#部署-zilliz-版本获取账号和密钥)

### 4. 修改 config.json 配置文件

修改`config.json`文件中的`mcpServerProxyEndpoint`值，设置成`mcp server`的公网可访问地址，yml 文件中默认给出了映射到 3005 端口，如通过 IP 访问，则可能是：`120.172.2.10:3005`。

### 5. 启动容器

在 docker-compose.yml 同级目录下执行。请确保`docker-compose`版本最好在2.17以上，否则可能无法执行自动化命令。

```bash
# 启动容器
docker-compose up -d
```

### 6. 访问 FastGPT

可通过第二步开放的端口/域名访问 FastGPT。  
登录用户名为 `root`，密码为`docker-compose.yml`环境变量里设置的 `DEFAULT_ROOT_PSW`。  
每次重启容器，都会自动初始化 root 用户，密码为 `1234`（与环境变量中的`DEFAULT_ROOT_PSW`一致）。  

### 7. 配置模型

- 首次登录FastGPT后，系统会提示未配置`语言模型`和`索引模型`，并自动跳转模型配置页面。系统必须至少有这两类模型才能正常使用。
- 如果系统未正常跳转，可以在`账号-模型提供商`页面，进行模型配置。[点击查看相关教程](/docs/introduction/development/modelConfig/ai-proxy)
- 目前已知可能问题：首次进入系统后，整个浏览器 tab 无法响应。此时需要删除该tab，重新打开一次即可。

### 8. 安装系统插件

从 V4.14.0 版本开始，fastgpt-plugin 镜像仅提供运行环境，不再预装系统插件，所有 FastGPT 系统需手动安装系统插件。

* 通过插件市场安装，默认会向公开的 FastGPT Marketplace 获取数据进行安装。
* 如果你的 FastGPT 无法访问插件市场，则可以手动访问[FastGPT 插件市场](https://marketplace.fastgpt.cn/)，先下载 .pkg 文件，再通过文件导入的方式安装到系统里。
* 除了安装外，还可对工具进行排序、默认安装、标签管理等。

![alt text](/imgs/image-121.png)

## FAQ

### 登录系统后，浏览器无法响应

无法点击任何内容，刷新也无效。此时需要删除该tab，重新打开一次即可。

### Mongo 副本集自动初始化失败

最新的 docker-compose 示例优化 Mongo 副本集初始化，实现了全自动。目前在 unbuntu20,22 centos7, wsl2, mac, window 均通过测试。仍无法正常启动，大部分是因为 cpu 不支持 AVX 指令集，可以切换 Mongo4.x 版本。

如果是由于，无法自动初始化副本集合，可以手动初始化副本集：

1. 终端中执行下面命令，创建mongo密钥：

```bash
openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
chmod 600 ./mongodb.key
# 修改密钥权限，部分系统是admin，部分是root
chown 999:root ./mongodb.key
```

2. 修改 docker-compose.yml，挂载密钥

```yml
mongo:
  #  image: mongo:5.0.18
  # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
  container_name: mongo
  ports:
    - 27017:27017
  networks:
    - fastgpt
  command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
  environment:
    # 默认的用户名和密码，只有首次允许有效
    - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername
    - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
  volumes:
    - ./mongo/data:/data/db
    - ./mongodb.key:/data/mongodb.key
```

3. 重启服务

```bash
docker-compose down
docker-compose up -d
```

4. 进入容器执行副本集合初始化

```bash
# 查看 mongo 容器是否正常运行
docker ps
# 进入容器
docker exec -it mongo bash

# 连接数据库（这里要填Mongo的用户名和密码）
mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin

# 初始化副本集。如果需要外网访问，mongo:27017 。如果需要外网访问，需要增加Mongo连接参数：directConnection=true
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})
# 检查状态。如果提示 rs0 状态，则代表运行成功
rs.status()
```

### 如何修改API地址和密钥

默认是写了OneAPi的连接地址和密钥，可以通过修改`docker-compose.yml`中，fastgpt容器的环境变量实现。

`OPENAI_BASE_URL`（API 接口的地址，需要加/v1）
`CHAT_API_KEY`（API 接口的凭证）。

修改完后重启：

```bash
docker-compose down
docker-compose up -d
```

### 如何更新版本？

1. 查看[更新文档](/docs/upgrading)，确认要升级的版本，避免跨版本升级。
2. 修改镜像 tag 到指定版本
3. 执行下面命令会自动拉取镜像：

   ```bash
   docker-compose pull
   docker-compose up -d
   ```

4. 执行初始化脚本（如果有）

### 如何自定义配置文件？

修改`config.json`文件，并执行`docker-compose down`再执行`docker-compose up -d`重起容器。具体配置，参考[配置详解](/docs/introduction/development/configuration)。

### 如何检查自定义配置文件是否挂载

1. `docker logs fastgpt` 可以查看日志，在启动容器后，第一次请求网页，会进行配置文件读取，可以看看有没有读取成功以及有无错误日志。
2. `docker exec -it fastgpt sh` 进入 FastGPT 容器，可以通过`ls data`查看目录下是否成功挂载`config.json`文件。可通过`cat data/config.json`查看配置文件。

**可能不生效的原因**

1. 挂载目录不正确
2. 配置文件不正确，日志中会提示`invalid json`，配置文件需要是标准的 JSON 文件。
3. 修改后，没有`docker-compose down`再`docker-compose up -d`，restart是不会重新挂载文件的。

### 如何检查环境变量是否正常加载

1. `docker exec -it fastgpt sh` 进入 FastGPT 容器。
2. 直接输入`env`命令查看所有环境变量。

### 为什么无法连接`本地模型`镜像

`docker-compose.yml`中使用了桥接的模式建立了`fastgpt`网络，如想通过0.0.0.0或镜像名访问其它镜像，需将其它镜像也加入到网络中。

### 端口冲突怎么解决？

docker-compose 端口定义为：`映射端口:运行端口`。

桥接模式下，容器运行端口不会有冲突，但是会有映射端口冲突，只需将映射端口修改成不同端口即可。

如果`容器1`需要连接`容器2`，使用`容器2:运行端口`来进行连接即可。

（自行补习 docker 基本知识）

### relation "modeldata" does not exist

PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会在每次连接上 PG 时进行表初始化，如果报错会有对应日志。

1. 检查数据库容器是否正常启动
2. 非 docker 部署的，需要手动安装 pg vector 插件
3. 查看 fastgpt 日志，有没有相关报错

### Illegal instruction

可能原因：

1. arm架构。需要使用 Mongo 官方镜像： mongo:5.0.18
2. cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x。把 mongo 的 image 换成: mongo:4.4.29

### Operation `auth_codes.findOne()` buffering timed out after 10000ms

mongo连接失败，查看mongo的运行状态**对应日志**。

可能原因：

1. mongo 服务有没有起来（有些 cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x，可以docker hub找个最新的4.x，修改镜像版本，重新运行）
2. 连接数据库的环境变量填写错误（账号密码，注意host和port，非容器网络连接，需要用公网ip并加上 directConnection=true）
3. 副本集启动失败。导致容器一直重启。
4. `Illegal instruction.... Waiting for MongoDB to start`: cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x

### 首次部署，root用户提示未注册

日志会有错误提示。大概率是没有启动 Mongo 副本集模式。

### 无法导出知识库、无法使用语音输入/播报

没配置 SSL 证书，无权使用部分功能。

### 登录提示 Network Error

由于服务初始化错误，系统重启导致。

- 90%是由于配置文件写不对，导致 JSON 解析报错
- 剩下的基本是因为向量数据库连不上

### 如何修改密码

修改`docker-compose.yml`文件中`DEFAULT_ROOT_PSW`并重启即可，密码会自动更新。

### 部署 Zilliz 版本，获取账号和密钥
打开 [Zilliz Cloud](https://zilliz.com.cn/), 创建实例并获取相关秘钥。

![zilliz_key](/imgs/zilliz_key.png)

<Alert icon="🤖" context="success">

1. 修改`MILVUS_ADDRESS`和`MILVUS_TOKEN`链接参数，分别对应 `zilliz` 的 `Public Endpoint` 和 `Api key`，记得把自己ip加入白名单。

</Alert>
