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
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
安全性：支持设置访问密码，保护平台的隐私和安全。
-
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：
-
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。
-
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。
-
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
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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。
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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。
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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。
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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。
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安全性：支持设置访问密码，保护平台的隐私和安全。
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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：
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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。
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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。
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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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