> ## 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.

# Використання Ace Data Cloud у LibreChat

> Platform API guide - Ace Data Cloud

[LibreChat](https://www.librechat.ai/) - це високо налаштовуваний відкритий AI-клієнт, який використовує `librechat.yaml` для опису постачальників послуг, моделей та правил маршрутизації. Він підтримує налаштовані кінцеві точки, сумісні з OpenAI, тому може підключатися до Ace Data Cloud. У цій статті описано процес налаштування.

## Процес подачі заявки

Щоб підключити Ace Data Cloud у LibreChat, спочатку перейдіть до [консолі Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console/applications), щоб отримати ваш API Token, зберігши його для подальшого використання.

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

Якщо ви ще не увійшли в систему або не зареєстровані, вас автоматично перенаправлять на сторінку входу, запрошуючи вас зареєструватися та увійти. Після входу або реєстрації ви автоматично повернетеся на цю сторінку.

При першій подачі заявки вам буде надано безкоштовний ліміт, щоб ви могли безкоштовно випробувати модельні послуги Ace Data Cloud.

## Розгортання LibreChat

LibreChat розгортається за допомогою Docker Compose, спочатку підготуйте каталог і завантажте офіційну конфігурацію:

```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
```

У файлі `.env` за допомогою `openssl rand -hex 32` згенеруйте `JWT_SECRET`, `JWT_REFRESH_SECRET`, `CREDS_KEY`, `CREDS_IV` та інші безпечні ключі, а також налаштуйте `ALLOW_REGISTRATION` за потреби.

## Налаштування Ace Data Cloud

Створіть `librechat.yaml`, додайте Ace Data Cloud як налаштовану кінцеву точку, сумісну з OpenAI (повний опис полів див. в офіційній [документації Custom Endpoints](https://www.librechat.ai/docs/quick_start/custom_endpoints), замініть `{token}` на ваш 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"
```

У файлі `docker-compose.yml` під сервісом `api` підключіть цей файл до контейнера, а потім запустіть `docker compose up -d`:

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

Зверніть увагу на правила шляху `baseURL`:

| baseURL | Фактичний запит | Результат |
| - | - | - |
| `https://api.acedata.cloud/v1` | `https://api.acedata.cloud/v1/chat/completions` | Правильно |
| `https://api.acedata.cloud/openai` | `https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions` | Також доступно |
| `https://api.acedata.cloud/openai/v1` | `https://api.acedata.cloud/openai/v1/chat/completions` | 404 (немає `/v1` під `/openai`) |
| `https://api.acedata.cloud` | `https://api.acedata.cloud/chat/completions` | 404 (бракує `/v1`) |

## Вибір моделі

Каталог моделей буде постійно оновлюватися. Переважно використовуйте список моделей, який автоматично завантажується клієнтом; якщо потрібно заповнити вручну, спочатку запитайте `GET https://api.acedata.cloud/v1/models`, щоб отримати поточний ID моделі, а потім виберіть відповідно до можливостей контексту, зображення та викликів інструментів, підтримуваних клієнтом.

## Перевірка інтеграції

Якщо ви не впевнені, чи проблема в LibreChat, чи в мережі, ви можете спочатку перевірити кінцеву точку безпосередньо за допомогою curl (замініть `{token}` на ваш 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"}]
  }'
```

Повернення об'єкта `chat.completion`, сумісного з OpenAI, свідчить про те, що Token та кінцева точка готові; якщо повертається `HTTP 403 used_up`, це означає, що Token дійсний, але баланс недостатній, поповніть його в [консолі](https://platform.acedata.cloud/console/applications).

## Розширене: поради з налаштування yaml

`librechat.yaml` підтримує кілька груп кінцевих точок, ви можете використовувати `apiKey: "user_provided"`, щоб кожен користувач міг вказати свій ключ; `titleModel` вказує модель для генерації заголовка діалогу; `dropParams` може одночасно видаляти параметри, які не підтримуються цільовим API. Детальніше див. [детальний опис налаштування librechat.yaml](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml).

## Поширені запитання

### Після запуску не видно кінцеву точку Ace Data Cloud

Зазвичай це означає, що yaml не підключено до контейнера або є помилка в відступах. Перевірте `volumes` у `docker-compose.yml` та перевірте відступи в yaml.

### Показує 404

`baseURL` написано як `.../openai/v1` або пропущено `/v1`. Змініть на `https://api.acedata.cloud/v1`.

### Випадаючий список моделей порожній

`fetch: true`, але `/v1/models` не вдалося, змініть на `fetch: false` і вручну перераховуйте `default`.

### Зміни в yaml не діють

Потрібно перезапустити контейнер: `docker compose restart api`.

## Дізнайтеся більше

* [Офіційний сайт LibreChat](https://www.librechat.ai/) ｜ [LibreChat GitHub](https://github.com/danny-avila/LibreChat) ｜ [Детальний опис налаштування librechat.yaml](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml)
* [Офіційна документація з налаштованих кінцевих точок LibreChat (Custom Endpoints)](https://www.librechat.ai/docs/quick_start/custom_endpoints)
* [Документація API OpenAI Chat Completions Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/documents/openai-chat-completions)
* [Список послуг Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/documents)
* [Консоль Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console)


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