document/content/self-host/deploy/docker.mdx
import { Alert } from '@/components/docs/Alert';
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 |
对于亿级以上向量性能更优秀。
| 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 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。
由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。
SeekDB 是基于 MySQL 协议的高性能向量数据库，与 OceanBase 协议完全兼容，支持高效的向量检索。
| 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 |
SeekDB 使用 MySQL 协议，与 OceanBase 完全兼容：
<Tabs items={['Linux','MacOS','Windows']}> <Tab value="Linux">
# 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~
brew install orbstack
或者直接下载安装包进行安装。
</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。
也可以直接在 WSL 2 中安装命令行版本的 Docker。
</Tab> </Tabs>需要在 Linux/MacOS/Windows WSL 环境下执行，引导用户选择部署环境、向量库版本，IP 地址等。
bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh)
脚本会自动完成以下操作：
docker-compose.yml，并下载 config.json。root 登录密码、服务间 Token、应用密钥和组件密码，并写入 docker-compose.yml。docker-compose.yml 中的挂载路径。执行完成后，终端会输出本次生成的 root 登录密码，请妥善保存生成后的 docker-compose.yml。后续升级时建议基于该文件调整，不要直接丢失已生成的密码和密钥。
如果需要固定使用某个 docker-compose.yml 文件，推荐先手动下载 docker-compose.yml 和 install.sh，再通过 install.sh 的本地 compose 模式生成最终配置。这样仍然可以复用脚本里的随机密码、S3/MCP 地址写入、Docker socket 检测等能力。
docker-compose.yml 文件到服务器，例如：curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/v4.15/cn/docker-compose.pg.yml -o docker-compose.source.yml
install.sh 到服务器：curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh -o install.sh
install.sh 读取本地 compose 文件并生成最终部署配置：FASTGPT_LOCAL_COMPOSE_PATH=./docker-compose.source.yml bash install.sh
脚本会复制该 compose 文件为最终的 docker-compose.yml，并继续下载 config.json、随机生成登录密码和各类凭证、写入 S3/MCP 地址。生成完成后，按终端输出的 root 密码登录。
完全离线环境下，需要同时准备 docker-compose.yml、config.json 和 install.sh。如果无法让脚本下载 config.json，则需要手动修改 DEFAULT_ROOT_PSW、服务 Token、数据库密码、S3/MCP 地址等配置。
如果需要使用企业内网 Harbor、私有 Registry 或自建镜像加速源，可以先下载 docker-compose.yml，把所有 image: 改成自己的镜像地址，再走本地 compose 模式：
FASTGPT_LOCAL_COMPOSE_PATH=./docker-compose.yml bash install.sh
如果启用 Agent/Skill 沙盒，还需要单独部署 fastgpt-agent-sandbox-proxy，并同步替换 AGENT_SANDBOX_SEALOS_IMAGE 或 AGENT_SANDBOX_OPENSANDBOX_IMAGE_REPO，确保沙盒 provider 可以拉取 fastgpt-agent-sandbox 镜像。v4.15.0 默认部署文件不内置 fastgpt-agent-sandbox-proxy，也不会默认启动 OpenSandbox；沙盒 provider 的接入方式见 V4.15.0 升级说明。
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, 其他版本可直接下一步。
以下端口必须被访问到：
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。
# 启动容器
docker compose up -d
可通过第三步开放的端口/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。
如果使用交互式脚本部署，脚本会随机生成 DEFAULT_ROOT_PSW，并在执行完成后输出本次登录密码；如果手动下载部署，请自行修改 docker-compose.yml 中的默认密码后再启动服务。每次重启容器，都会按 DEFAULT_ROOT_PSW 自动更新 root 用户密码。
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。账号-模型提供商 页面，进行模型配置。点击查看相关教程从 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。
| FastGPT-plugin 版本 | FastGPT 主服务 |
|---|---|
| 1.x | 4.15.x |
| 0.6.x | >= 4.14.11, < 4.15.0 |
| 0.5.x | >= 4.14.6, < 4.14.11 |
| < 0.5.0 | < 4.14.6 |
检查 STORAGE_EXTERNAL_ENDPOINT 变量，需设置成客户端和 FastGPT 服务均可访问的地址。
重要：
填入的地址不可为
127.0.0.1或者localhost等本地回环地址，可填 Docker 部署时的宿主机本地 IP，但是需要把宿主机固定为静态 IP；或者统一为一个固定域名；目的是为了避免对象存储签名 URL 时，签发与上传的 URL 不一致导致的 403 错误。具体查看 对象存储配置及常见问题
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。
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：
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
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
docker compose down
docker compose up -d
# 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()
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：
docker compose down
docker compose up -d
查看更新文档，确认要升级的版本，避免跨版本升级。
修改镜像 tag 到指定版本
执行下面命令会自动拉取镜像：
docker compose up -d
执行初始化脚本（如果有）
修改 docker-compose.yml 中 fastgpt-app 的 environment 配置，并执行 docker compose up -d 重启容器。具体配置参考环境变量说明。
docker exec -it fastgpt sh 进入 FastGPT 容器。env 命令查看所有环境变量。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。
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）
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。
可能原因：
auth_codes.findOne() buffering timed out after 10000msmongo 连接失败，查看 mongo 的运行状态对应日志。
可能原因：
Illegal instruction.... Waiting for MongoDB to start : cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x日志会有错误提示。大概率是没有启动 Mongo 副本集模式。
没配置 SSL 证书，无权使用部分功能。
由于服务初始化错误，系统重启导致。
修改 docker-compose.yml 文件中 DEFAULT_ROOT_PSW 并重启即可，密码会自动更新。
打开 Zilliz Cloud , 创建实例并获取相关秘钥。
<Alert icon="🤖" context="success">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。