> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.acedata.cloud/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Używanie Ace Data Cloud w LibreChat

> Platform API guide - Ace Data Cloud

[LibreChat](https://www.librechat.ai/) to wysoko konfigurowalny, otwarty klient AI, który opisuje dostawców, modele i zasady routingu w pliku `librechat.yaml`. Obsługuje niestandardowe punkty końcowe zgodne z OpenAI, co umożliwia integrację z Ace Data Cloud. W tym artykule przedstawiono proces konfiguracji.

## Proces aplikacji

Aby zintegrować Ace Data Cloud z LibreChat, najpierw przejdź do [konsoli Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console/applications), aby uzyskać swój token API, który należy zachować na przyszłość.

![Uzyskiwanie klucza API Ace Data Cloud](https://cdn.acedata.cloud/dvc3cg.jpg)

Jeśli nie jesteś zalogowany lub zarejestrowany, automatycznie zostaniesz przekierowany na stronę logowania, aby zarejestrować się i zalogować, a po zalogowaniu zostaniesz automatycznie przekierowany z powrotem na bieżącą stronę.

Podczas pierwszej aplikacji przyznawany jest darmowy limit, dzięki czemu możesz bezpłatnie wypróbować usługi modelu Ace Data Cloud.

## Wdrożenie LibreChat

LibreChat jest wdrażany za pomocą Docker Compose, najpierw przygotuj katalog i pobierz oficjalną konfigurację:

```bash theme={null}
mkdir -p ~/librechat && cd ~/librechat
curl -O https://raw.githubusercontent.com/danny-avila/LibreChat/main/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/danny-avila/LibreChat/main/.env.example
mv .env.example .env
```

W pliku `.env` użyj `openssl rand -hex 32`, aby wygenerować `JWT_SECRET`, `JWT_REFRESH_SECRET`, `CREDS_KEY`, `CREDS_IV` i inne klucze bezpieczeństwa, a także ustaw `ALLOW_REGISTRATION` według potrzeb.

## Konfiguracja Ace Data Cloud

Utwórz `librechat.yaml`, dodając Ace Data Cloud jako niestandardowy punkt końcowy zgodny z OpenAI (pełny opis pól znajduje się w oficjalnej [dokumentacji Custom Endpoints](https://www.librechat.ai/docs/quick_start/custom_endpoints), zamień `{token}` na swój token):

```yaml theme={null}
version: 1.0.5
cache: true

endpoints:
  custom:
    - name: "Ace Data Cloud"
      apiKey: "{token}"
      baseURL: "https://api.acedata.cloud/v1"
      models:
        default:
          - "MODEL_ID"
        fetch: true
      titleConvo: true
      titleModel: "MODEL_ID"
      modelDisplayLabel: "Ace Data Cloud"
```

W pliku `docker-compose.yml` w sekcji `api` zamontuj ten plik w kontenerze, a następnie uruchom `docker compose up -d`:

```yaml theme={null}
    volumes:
      - type: bind
        source: ./librechat.yaml
        target: /app/librechat.yaml
```

Zwróć uwagę na zasady ścieżki `baseURL`:

| baseURL | Rzeczywiste żądanie | Wynik |
| - | - | - |
| `https://api.acedata.cloud/v1` | `https://api.acedata.cloud/v1/chat/completions` | Poprawne |
| `https://api.acedata.cloud/openai` | `https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions` | Również dostępne |
| `https://api.acedata.cloud/openai/v1` | `https://api.acedata.cloud/openai/v1/chat/completions` | 404 (`/openai` nie ma `/v1`) |
| `https://api.acedata.cloud` | `https://api.acedata.cloud/chat/completions` | 404 (brak `/v1`) |

## Wybór modelu

Katalog modeli będzie na bieżąco aktualizowany. Preferuj użycie listy modeli automatycznie ładowanej przez klienta; w przypadku ręcznego wypełnienia najpierw wyślij żądanie `GET https://api.acedata.cloud/v1/models`, aby uzyskać aktualny identyfikator modelu, a następnie wybierz na podstawie kontekstu, obrazów i możliwości wywołania narzędzi wspieranych przez klienta.

## Weryfikacja integracji

Jeśli nie jesteś pewien, czy problem leży po stronie LibreChat, czy sieci, możesz najpierw zweryfikować punkt końcowy bezpośrednio za pomocą curl (zamień `{token}` na swój token):

```bash theme={null}
curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/v1/chat/completions' \
  -H 'Authorization: Bearer {token}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "MODEL_ID",
    "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]
  }'
```

Zwrócenie obiektu `chat.completion` zgodnego z OpenAI oznacza, że token i punkt końcowy są gotowe; jeśli zwróci `HTTP 403 used_up`, oznacza to, że token jest ważny, ale saldo jest niewystarczające, należy doładować w [konsoli](https://platform.acedata.cloud/console/applications).

## Zaawansowane: techniki konfiguracji yaml

`librechat.yaml` obsługuje wiele grup punktów końcowych, można użyć `apiKey: "user_provided"`, aby każdy użytkownik mógł wprowadzić swój klucz; `titleModel` określa model do generowania tytułu rozmowy; `dropParams` może jednolicie usunąć parametry, które nie są obsługiwane przez docelowe API. Szczegóły w [szczegółowym opisie konfiguracji librechat.yaml](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml).

## Często zadawane pytania

### Po uruchomieniu nie widać punktu końcowego Ace Data Cloud

Zwykle jest to spowodowane tym, że yaml nie został zamontowany w kontenerze lub wystąpił błąd w wcięciach. Sprawdź `docker-compose.yml` w sekcji volumes i zweryfikuj wcięcia w yaml.

### Komunikat 404

`baseURL` został zapisany jako `.../openai/v1` lub brakuje `/v1`. Zmień na `https://api.acedata.cloud/v1`.

### Lista modeli jest pusta

`fetch: true`, ale `/v1/models` nie powiodło się, zmień na `fetch: false` i ręcznie wymień `default`.

### Zmiany w yaml nie są skuteczne

Należy zrestartować kontener: `docker compose restart api`.

## Dowiedz się więcej

* [Oficjalna strona LibreChat](https://www.librechat.ai/) ｜ [LibreChat GitHub](https://github.com/danny-avila/LibreChat) ｜ [Szczegółowy opis konfiguracji librechat.yaml](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml)
* [Oficjalna dokumentacja niestandardowych punktów końcowych LibreChat (Custom Endpoints)](https://www.librechat.ai/docs/quick_start/custom_endpoints)
* [Dokumentacja API Ace Data Cloud OpenAI Chat Completions](https://platform.acedata.cloud/documents/openai-chat-completions)
* [Lista usług Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/documents)
* [Konsola Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console)


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.