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cloudflare-ai-web

基于Cloudflare Workers AI的轻量多模态AI平台,支持Serverless部署

Cloudflare Workers AI支持快速搭建轻量化多模态AI平台,提供Serverless部署,无需服务器。支持ChatGPT、Gemini Pro、Stable Diffusion、llama-3和通义千问等模型,具备访问密码和本地存储聊天记录功能。详细的部署说明和环境变量设置指南,支持Docker、Deno Deploy和Vercel等多种部署方式。

cloudflare-ai-web 项目介绍

cloudflare-ai-web 是一个基于 Cloudflare Workers AI 的多模态 AI 平台项目。这个项目旨在让用户能够快速搭建一个功能丰富的 AI 平台,无需复杂的配置和昂贵的服务器资源。

项目特点

  1. 快速部署:项目支持多种部署方式,包括一键部署到 Vercel、使用 Deno Deploy 或者 Docker 容器。这些选项使得不同技术背景的用户都能轻松地将项目运行起来。

  2. Serverless 架构:利用 Cloudflare Workers AI 的优势,项目采用 Serverless 架构,无需管理服务器,大大降低了维护成本。

  3. 轻量级:整个项目压缩后仅约 646 KB,保证了快速的加载速度和良好的用户体验。

  4. 多模型支持:项目集成了多种主流 AI 模型,包括 ChatGPT、Gemini Pro、Stable Diffusion、llama-3 和通义千问等。用户可以根据需求选择不同的模型进行交互。

  5. 安全性:支持设置访问密码,保护平台的隐私和安全。

  6. 本地存储:聊天记录采用本地存储方式,确保用户数据的隐私性。

部署说明

项目的部署非常灵活,用户可以根据自己的需求选择合适的方式:

  1. Vercel 一键部署:最简单的方式,只需点击 "Deploy with Vercel" 按钮,按照提示操作即可。

  2. Deno Deploy:适合喜欢 Deno 环境的开发者,需要 Fork 项目仓库,然后在 Deno Deploy 平台上进行简单的配置。

  3. Docker 部署:适合熟悉 Docker 的用户,通过一条 Docker 命令即可运行项目。

环境变量配置

项目运行需要配置一些关键的环境变量,主要包括:

  • CF_TOKEN:Cloudflare Workers AI 的 Token
  • CF_GATEWAY:Cloudflare AI Gateway 的 URL
  • OPENAI_API_KEY:如需使用 ChatGPT,则需要填写
  • G_API_KEY:如需使用 Gemini Pro,则需要填写
  • PASSWORD:可选的访问密码

这些环境变量的获取方法在项目文档中有详细说明,用户可以根据指引轻松完成配置。

自定义和扩展

项目支持模型的自定义和扩展。用户可以通过修改 ./utils/db.ts 文件来增加或删除支持的模型,使平台更贴合个人或组织的需求。

结语

cloudflare-ai-web 项目为 AI 爱好者和开发者提供了一个简单yet强大的平台。无论是个人使用还是小型团队应用,这个项目都能满足多样化的 AI 交互需求。随着 Star History 的稳步上升,这个项目正在获得越来越多开发者的认可和支持。

cloudflare-ai-web项目介绍

cloudflare-ai-web是一个基于Cloudflare Workers AI的多模态AI平台项目。该项目旨在让用户能够快速搭建一个功能丰富的AI平台,无需复杂的配置和昂贵的服务器资源。

项目特点

  1. 快速部署:项目支持多种部署方式,包括一键部署到Vercel、使用Deno Deploy或者Docker容器。这些选项使得不同技术背景的用户都能轻松地将项目运行起来。

  2. Serverless架构:利用Cloudflare Workers AI的优势,项目采用Serverless架构,无需管理服务器,大大降低了维护成本。

  3. 轻量级:整个项目压缩后仅约646 KB,保证了快速的加载速度和良好的用户体验。

  4. 多模型支持:项目集成了多种主流AI模型,包括ChatGPT、Gemini Pro、Stable Diffusion、llama-3和通义千问等。用户可以根据需求选择不同的模型进行交互。

  5. 安全性:支持设置访问密码,保护平台的隐私和安全。

  6. 本地存储:聊天记录采用本地存储方式,确保用户数据的隐私性。

部署说明

项目的部署非常灵活,用户可以根据自己的需求选择合适的方式:

  1. Vercel一键部署:最简单的方式,只需点击"Deploy with Vercel"按钮,按照提示操作即可。

  2. Deno Deploy:适合喜欢Deno环境的开发者,需要Fork项目仓库,然后在Deno Deploy平台上进行简单的配置。

  3. Docker部署:适合熟悉Docker的用户,通过一条Docker命令即可运行项目。

环境变量配置

项目运行需要配置一些关键的环境变量,主要包括:

  • CF_TOKEN:Cloudflare Workers AI的Token
  • CF_GATEWAY:Cloudflare AI Gateway的URL
  • OPENAI_API_KEY:如需使用ChatGPT,则需要填写
  • G_API_KEY:如需使用Gemini Pro,则需要填写
  • PASSWORD:可选的访问密码

这些环境变量的获取方法在项目文档中有详细说明,用户可以根据指引轻松完成配置。

自定义和扩展

项目支持模型的自定义和扩展。用户可以通过修改./utils/db.ts文件来增加或删除支持的模型,使平台更贴合个人或组织的需求。

结语

cloudflare-ai-web项目为AI爱好者和开发者提供了一个简单yet强大的平台。无论是个人使用还是小型团队应用,这个项目都能满足多样化的AI交互需求。随着Star History的稳步上升,这个项目正在获得越来越多开发者的认可和支持。

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