Docker Compose部署AI中转站：零基础完整教程

为什么用Docker Compose部署AI中转站

AI中转站的作用是把多个AI服务（如OpenAI、Claude、本地模型）的API统一到一个入口管理，实现密钥轮换、负载均衡和请求日志记录。
Docker Compose能把中转站、数据库、监控等组件一键编排启动，环境隔离、迁移方便，对新手非常友好。

本文的目标是让你用最简单的方式部署一个可用的AI中转站，不需要懂复杂架构，跟着步骤做就行。

部署前检查这几项

一台能联网的Linux服务器，推荐系统为Ubuntu 20.04以上或CentOS 7以上。
如果你用的是Windows或Mac，也可以先安装Docker Desktop，但生产环境建议用Linux。

安装Docker和Docker Compose，如果还没装，依次执行以下命令：

# 安装Docker（以Ubuntu为例）
sudo apt update && sudo apt install -y docker.io
sudo systemctl enable --now docker

# 安装Docker Compose插件（新版Docker自带）
docker compose version
# 如果提示未安装，则手动下载：
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

检验：sudo docker run hello-world 能正常输出确认消息就算成功。

一个AI中转站镜像，本文以常见的开源项目 songquanpeng/one-api（支持多种AI接口的统一管理）为例，你也可以替换成你选用的其他镜像。

分步部署：从新建文件夹到启动服务

1. 创建项目目录和配置文件

mkdir ~/ai-gateway && cd ~/ai-gateway
# 创建docker-compose.yml文件
nano docker-compose.yml

2. 编写docker-compose.yml

粘贴以下内容（按实际需求调整版本和端口）：

version: '3.8'

services:
  one-api:
    image: songquanpeng/one-api:latest
    container_name: ai-gateway
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"   # 映射宿主端口，可改成其他端口如8080
    volumes:
      - ./data:/data  # 持久化数据库和日志
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      # 如需管理密钥，在启动后再通过网页添加

注意：./data 目录会自动在宿主机创建，用来保存用户和日志数据，避免容器删除了数据丢失。

3. 启动服务

sudo docker compose up -d

这条命令会在后台拉取镜像并启动容器。
首次启动需要几十秒，可以观察日志：

sudo docker compose logs -f

看到类似 Server started on port 3000 的提示就说明启动成功了。

4. 访问面板并添加AI通道

打开浏览器，访问 http://你的服务器IP:3000。
默认管理账号密码通常是 root / 123456（不同项目有差异，请查阅对应文档）。
登录后按界面指引添加你需要的AI提供商的API密钥，如OpenAI、Azure、Gemini等。

避坑指南（新手最容易踩的雷）

端口被占用：默认3000端口如果已被其他服务占用，启动会报错。
修改 docker-compose.yml 中 ports 左边的值即可，例如改成 "8080:3000"，然后 sudo docker compose down && sudo docker compose up -d 重启。

镜像拉取失败：国内服务器拉取Docker Hub镜像可能超时。
可以配置镜像加速器或改用阿里云等国内仓库。
编辑 /etc/docker/daemon.json，添加 "registry-mirrors": ["https://mirror.ccs.tencentyun.com"]，重启Docker后再启动容器。

数据持久化没生效：如果容器删除后配置丢失，检查 volumes 挂载的目录权限。
建议在宿主机的 ./data 目录执行 sudo chown -R 1000:1000 ./data（部分容器内部使用UID 1000），确保写入权限。

日志爆满：AI请求量大时日志文件可能增长很快。
可以在 docker-compose.yml 中添加日志限制：

logging:
  driver: "json-file"
  options:
    max-size: "10m"
    max-file: "3"

效果验证与日常维护

• 验证API转发：在管理面板中创建一个令牌，然后用curl测试：

curl http://你的IP:3000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer 你生成的令牌" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

如果返回正常的AI响应，说明中转站工作正常。

• 日常操作：
• 启动：sudo docker compose up -d
• 停止：sudo docker compose down
• 查看实时日志：sudo docker compose logs -f
• 更新镜像：sudo docker compose pull && sudo docker compose up -d
• 备份数据：~/ai-gateway/data 目录下的数据库文件定期打包下载即可。

如果你在部署中遇到其他错误，先回看本文的避坑部分，或搜索具体的错误信息（如“端口占用”“权限拒绝”等）。
AI中转站部署完成后，你就能通过一个统一入口管理所有AI服务了，后续调整通道、添加用户也非常方便。