一文看懂AI绘画Midjourney代理API服务器安装配置|收藏级干货

本文详细指导了如何在已安装宝塔面板的国外云服务器上,获取midjourney账号参数并配置Docker容器以实现MidjourneyAPI的中转访问,特别适合技术小白。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本教程来源于网络,但网络上的教程对小白不是很友好,毒哥是小白,摸索了好久才搞定,所以今天整理一个保姆级的搭建教程。

本教程默认以下条件:

1、一台国外云服务器,并且已安装宝塔面板。不知道怎么操作的可以后台留言找我无偿指导。

2、一个midjourney账号。什么,你没有账号?那就不用看这个教程啦,直接拉到文末免费体验我接入的AI绘画。

教程其实很简单,总共就两个大步骤:第一步获取自己midjourney账号的参数,第二步配置自己的云服务器作为调用的中转(为什么要中转,因为国内不翻墙用不了)。

首先来看第一步,获取自己的midjourney账号参数,因为midjourney本身没有API接口,所以这里获取的是discord聊天服务器的参数。

一、获取参数

图片

以上是需要获取的参数,主要是:1、服务器ID,2、频道ID,3、用户Token,4、用户的sessionid。

1. 获取用户Token

进入频道,打开network,刷新页面,找到messages 的请求,这里的 authorization 即用户Token,保存下来,后续要设置到 mj.discord.user-token 。

图片

2. 获取用户sessionId

进入频道,打开network,发送/imagine作图指令,找到interactions 的请求,这里的 session_id 即用户sessionId,保存下来,后续设置到 mj.discord.session-id。
在这里插入图片描述

3. 获取服务器ID、频道ID

频道的url里取出服务器ID、频道ID,保存下来,后续设置到配置项。

图片

docker run -d --name midjourney-proxy \ -p 8080:8080 \ -e mj.discord.guild-id=xxx \ -e mj.discord.channel-id=xxx \ -e mj.discord.user-token=xxx \ -e mj.discord.session-id=xxx \ --restart=always \ novicezk/midjourney-proxy:2.3

把前面获得的参数填入到这条指令中的XXX中,guild-id即服务器ID,channel-id即频道ID,注意别填错。接着进行第二步,服务器配置。

二、服务器配置

这里的服务器为什么选择国外的呢,因为国内的不能直接访问,还要配置什么反代服务器,对小白来说不是很友好,所以建议直接上海外云服务器。

下面的步骤很简单,但却卡了我很久,因为确实是小白。

1、进入服务器宝塔面板

图片

2、安装Docker管理器

进入面板长这样,我这里是需要用Docker来配置这个MJ代理,所以面板上多了一个Docker,新服务器是没有的,要先进软件商店安装一下。

图片

按箭头指示安装就行了。

3、下载镜像

点击面板上的终端,输入命令:docker pull novicezk/midjourney-proxy:2.3 回车。

图片

4、创建容器,并设置参数

进入软件商店,找到刚刚安装的Docker管理器,点后边的设置
在这里插入图片描述

再点创建容器,打红圈的地方是要自己改的

图片

这里的执行命令就是第一步的第3点内容,然后点提交,正常的话就会显示如下图

图片

浏览器访问 http://你的服务器IP:8080/mj 能看到下方页面则说明搭建成功

图片

Midjourney代理API的教程到这里就结束了,希望对有需要的朋友有一点帮助。

资料分享

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### DeepSeek 配置教程完整指南 #### 一、环境准备 为了成功配置和运行 DeepSeek,需满足一定的硬件条件。最低配置应具备 CPU(支持 AVX2 指令集)、16GB 内存以及至少 30GB 的存储空间;而推荐配置则建议采用 NVIDIA GPU(如 RTX 3090 或更高别),搭配 32GB 内存及不少于 50GB 存储容量[^3]。 对于操作系统的选择上,DeepSeek 支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。此外,在某些特定功能模块的使用过程中可能还会涉及到 Docker 的应用,因此提前确认是否已安装好相应的工具链也是必要的准备工作之一。 #### 二、获取源码与初始化工作区 通过 Git 命令行工具来下载官方发布的最新版本代码库: ```bash git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git cd deepseek ``` 上述命令会将整个项目复制到当前目录下的 `deepseek` 文件夹内,并切换至该文件夹继续后续操作[^1]。 #### 三、设置 Python 虚拟环境 为了避免与其他项目的依赖冲突,强烈建议为本项目单独建立一个新的虚拟环境。这里以创建名为 `deepseek_env` 的 Python 3.x 版本为例展示具体做法: ```bash virtualenv -p python3 deepseek_env source deepseek_env/bin/activate ``` 完成这一步骤之后即可进入下一步——安装所需的第三方包和其他资源文件[^2]。 #### 四、安装所需组件 确保所有必需项都已被正确加载进来非常重要。通常情况下,除了基础的语言解释器外还需要额外引入一些专门用于处理深度学习任务的支持类库。这部分可以通过 pip 来实现自动化管理: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此过程将会读取根目录下预先定义好的 `requirements.txt` 清单文档,从而自动拉取并安装每一个条目所对应的软件包及其版本号信息。 ---
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