本次安装使用Docker的方式，在linux服务器上执行，尽可能的简化操作流程。其他操作流程暂未实践过。仅作为记录使用。

创建FastGPT文件并拉取docker-compose.yml和config.json两个文件。这里需要注意，下载下来的docker-compose文件里mongo，pg两个数据库有两个镜像源，当下载的特别慢的时候，可以更换阿里云的。下载的文件里面有写，注意查看。

docker-compose中提到的几个端口没有被占用的情况下，只需要修改docker-compose中的OPENAI_BASE_URL和CHAT_API_KEY就行。因为我本地也部署了one-api服务，所以这两个值，填写one-api上的即可。

下面这两步很重要，如果不和文档上的一样，有可能会执行不了，我部署了两遍才能够正常执行。

FastGPT 4.6.8 后使用了 MongoDB 的事务，需要运行在副本集上。副本集没法自动化初始化，需手动操作。这是原文档中的描述，执行这个的前提是docker ps 查看mongo是否已经运行，如果没有运行执行下面的操作也是不起作用。

现在就可以通过本地ip:3000来访问了。用户名和密码都在docker-compose文件中。

oneapi的部署比较简单，只需要执行这个docker命令就可以。

这里解释一下代码！

因为前面我们已经在docker中部署了fastgpt了，用的是‘3000’端口！你往后部署任何的docker镜像，要注意端口不能重复的，否则会占用报错！

所以这里one api，我们用的是‘13000’端口！这样就不冲突了！

运行后就可以登录了，使用本地ip:13000就可以进入了，帐号：root，密码：123456，登录系统会让你修改密码，需要自行修改。

这里可以使用gpu和cpu两种方式，gpu的能够快一点，cpu也能够运行。

这个就是chatglm3的模型操作，通过github下载chatglm3的源码。

执行下面命令将程序运行