群晖Docker部署本地聊天机器人并实现公网访问

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型的应用越来越广泛，聊天机器人便是其中之一。它们可以根据用户输入的文本生成相应的响应，提供个性化的建议和服务。本文将详细介绍如何在群晖Docker环境中部署本地聊天机器人，并通过内网穿透工具Cpolar将其发布到公网，以便远程访问。

一、前期准备

在开始部署之前，需要确保以下几点：

1. 群晖NAS已经安装并运行，且已安装Docker套件。
2. 已注册Cpolar账号，用于内网穿透服务。
3. 本地网络环境稳定，能够访问外网。

二、部署聊天机器人

1. 拉取Docker镜像

首先，需要在群晖Docker中拉取相关的Docker镜像。由于群晖版本可能无法直接在控制面板的Docker界面搜索下载镜像，因此采用命令行方式进行镜像下载。

开启群晖SSH连接，然后使用工具通过SSH连接上群晖，执行以下命令拉取Ollama和Chatbot-Ollama镜像：

sudo docker pull ollama/ollama:latest
sudo docker pull ghcr.io/ivanfioravanti/chatbot-ollama:main

2. 运行Ollama镜像

选中Ollama镜像，点击运行进入配置界面。设置外部访问的端口（如11434），与容器内部端口一致，然后点击完成即可运行Ollama。

运行后，打开容器界面，可以看到运行的服务。接着下载并运行Llama 2模型。选中ollama容器，点击操作，然后打开终端机，进入终端命令界面，执行ollama run llama2命令，等待下载完成即可。

3. 运行Chatbot-Ollama镜像

选中Chatbot-Ollama镜像，点击运行并进行设置。设置对外端口（如3001），并设置一个环境变量，该变量为连接Ollama框架服务的地址（如http://群晖局域网IP:11434）。设置完成后，点击完成即可运行Chatbot-Ollama镜像。

4. 本地访问

在浏览器中输入群晖的局域网IP地址加设置的端口号（如http://群晖局域网IP:3001），即可看到聊天机器人的Web交互界面。输入文字即可与聊天机器人进行对话。

三、内网穿透配置

1. 安装Cpolar

下载Cpolar群晖套件安装包，打开群晖套件中心，点击右上角的手动安装按钮，选择本地下载好的Cpolar套件安装包进行安装。安装完成后，在外部浏览器中输入群晖的局域网IP地址加9200端口访问Cpolar的Web管理界面，输入Cpolar邮箱账号与密码进行登录。

2. 配置公网地址

在Cpolar管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，创建一个新的公网地址隧道。

• 隧道名称：自定义命名，避免与已有隧道名称重复。
• 协议：选择http。
• 本地地址：填写Chatbot-Ollama的本地访问端口（如3001）。
• 域名类型：免费选择随机域名（或升级套餐后保留二级子域名）。
• 地区：选择China。

设置完成后，点击创建。隧道创建成功后，在在线隧道列表中查看所生成的公网访问地址。

3. 公网访问

使用Cpolar生成的公网地址，在任意设备浏览器中输入访问，即可看到聊天机器人的主界面，实现远程访问。

四、优化与拓展

1. 性能优化：为了提高聊天机器人的响应速度，建议使用高配置的服务器运行部署。
2. 功能拓展：可以根据需求安装插件，拓展聊天机器人的功能。
3. 安全性设置：在开放端口之前，请确保已设置防火墙规则等安全措施，只允许特定的IP地址连接。

五、总结

通过本文的介绍，我们成功地在群晖Docker环境中部署了本地聊天机器人，并通过Cpolar内网穿透工具将其发布到公网，实现了远程访问。这一解决方案不仅适用于聊天机器人，还可以应用于其他需要远程访问的内网服务。希望本文能对有需求的读者有所帮助。

此外，在部署过程中，我们还发现千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的模型和工具，可以进一步简化聊天机器人的开发和部署过程。如果需要更高效、更便捷的解决方案，可以考虑借助该平台的相关服务。同时，曦灵数字人和客悦智能客服等产品也是值得关注的AI应用，它们在不同的应用场景下都能发挥出色的作用。