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Browse files- Dockerfile +13 -0
- readme.md +65 -0
- requirements.txt +6 -0
Dockerfile
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@@ -0,0 +1,13 @@
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FROM python:3.11-slim
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WORKDIR /app
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COPY ./app /app/app
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COPY requirements.txt .
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
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# 环境变量 (在 Hugging Face Spaces 中设置)
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# ENV GEMINI_API_KEYS=your_key_1,your_key_2,your_key_3
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| 13 |
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CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]
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readme.md
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@@ -0,0 +1,65 @@
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# 🚀 Gemini API Proxy
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本项目基于某论坛上一位大佬[@Moonfanzp](https://github.com/Moonfanz)的代码修改而来,但鉴于本人能力水平有限,所以项目可能出现~~大量~~一些bug,请谨慎使用,下面是介绍:
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这是一个基于 FastAPI 构建的 Gemini API 代理,旨在提供一个简单、安全且可配置的方式来访问 Google 的 Gemini 模型。适用于在 Hugging Face Spaces 上部署,并支持openai api格式的工具集成。
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## ✨ 主要功能:
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### 🔑 API 密钥轮询和管理
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### 📑 模型列表接口
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### 💬 聊天补全接口:
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* 提供 `/v1/chat/completions` 接口,支持流式(streaming)和非流式响应,与 OpenAI API 格式兼容。
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* 自动将 OpenAI 格式的请求转换为 Gemini 格式。
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### 🔒 密码保护(可选):
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* 通过 `PASSWORD` 环境变量设置密码。
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* 提供默认密码 `"123"`。
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### 🚦 速率限制和防滥用:
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* 通过环境变量自定义限制:
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* `MAX_REQUESTS_PER_MINUTE`:每分钟最大请求数(默认 30)。
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* `MAX_REQUESTS_PER_DAY_PER_IP`:每天每个 IP 最大请求数(默认 600)。
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* 超过速率限制时返回 429 错误。
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### 🧩 服务兼容
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* 提供的接口与 OpenAI API 格式兼容,便于接入各种服务
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## 🛠️ 使用方式:
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### 🚀 部署到 Hugging Face Spaces:
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1. 创建一个新的 Space。
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2. 将本项目代码上传到 Space。
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3. 在 Space 的 `Settings` -> `Secrets` 中设置以下环境变量:
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* `GEMINI_API_KEYS`:你的 Gemini API 密钥,用逗号分隔(例如:`key1,key2,key3`)。
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* `PASSWORD`:(可选)设置访问密码,留空则使用默认密码 `"123"`。
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* `MAX_REQUESTS_PER_MINUTE`:(可选)每分钟最大请求数。
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* `MAX_REQUESTS_PER_DAY_PER_IP`:(可选)每天每个 IP 最大请求数。
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...(还有一些变量,但是没啥大用,可以到代码里找)
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4. 确保 `requirements.txt` 文件已包含必要的依赖。
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5. Space 将会自动构建并运行。
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6. URL格式为`https://your-space-url.hf.space`。
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### 💻 本地运行(可选,未测试但是应该能行):
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1. 安装依赖:`pip install -r requirements.txt`
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2. 设置环境变量(如上所述)。
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3. 运行:`uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 7860`
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### 🔌 接入其他服务
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1. 在连接中选择OpenAI
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2. 在API Base URL中填入`https://your-space-url.hf.space/v1`
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3. 在API Key中填入`PASSWORD`环境变量的值,如未设置则填入`123`
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## ⚠️ 注意事项:
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* **强烈建议在生产环境中设置 `PASSWORD` 环境变量,并使用强密码。**
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* 根据你的使用情况调整速率限制相关的环境变量。
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* 确保你的 Gemini API 密钥具有足够的配额。
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requirements.txt
ADDED
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@@ -0,0 +1,6 @@
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fastapi
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uvicorn
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httpx
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python-dotenv
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requests
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apscheduler
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