LocalAI - 兼容OpenAI API的本地大模型技术栈【LLM】-Toy模板网

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LocalAI 是一个用于本地推理的与OpenAI API 规范兼容的REST API，它允许使用消费级硬件在本地或本地运行模型，支持llama.cpp、alpaca.cpp、gpt4all.cpp、rwkv.cpp、whisper.cpp、vicuna、koala、gpt4all-j、cerebras 等大模型。

LocalAI - 兼容OpenAI API的本地大模型技术栈【LLM】

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LocalAI的主要特性包括：

OpenAI 替代性REST API
支持多种模型
第一次加载后，它会将模型加载到内存中以进行更快的推理
支持提示模板
使用 C++ 绑定来实现更快的推理和更好的性能。

LocalAI 是一个社区驱动的项目，专注于让任何人都能访问 AI。它最初是由 SpectroCloud OSS 办公室的 mudler 创建的。

LocalAI 使用 C++ 绑定来优化速度。它基于用于音频转录的 llama.cpp、gpt4all、rwkv.cpp、ggml、whisper.cpp 和用于嵌入的 bert.cpp。

1、LocalAI工作原理

LocalAI - 兼容OpenAI API的本地大模型技术栈【LLM】

2、LocalAI模型兼容性

LocalAI与 llama.cpp 支持的模型兼容，还支持 GPT4ALL-J 和带有 ggml 的 cerebras-GPT。LocalAI还应该与 StableLM 和 GPTNeoX ggml 模型兼容，但我们尚未测试过。

模型兼容性列表如下：

LocalAI - 兼容OpenAI API的本地大模型技术栈【LLM】

3、LocalAI使用方法

LocalAI 默认作为容器镜像出现。可以在此处查看带有相应标签的所有可用镜像。

运行 LocalAI 的最简单方法是使用 docker-compose：

git clone https://github.com/go-skynet/LocalAI

cd LocalAI

# (optional) Checkout a specific LocalAI tag
# git checkout -b build <TAG>

# copy your models to models/
cp your-model.bin models/

# (optional) Edit the .env file to set things like context size and threads
# vim .env

# start with docker-compose
docker-compose up -d --build

# Now API is accessible at localhost:8080
curl http://localhost:8080/v1/models
# {"object":"list","data":[{"id":"your-model.bin","object":"model"}]}

curl http://localhost:8080/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
     "model": "your-model.bin",            
     "prompt": "A long time ago in a galaxy far, far away",
     "temperature": 0.7
   }'

下面是使用 GPT4ALL-J 模型的示例：

# Clone LocalAI
git clone https://github.com/go-skynet/LocalAI

cd LocalAI

# (optional) Checkout a specific LocalAI tag
# git checkout -b build <TAG>

# Download gpt4all-j to models/
wget https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin -O models/ggml-gpt4all-j

# Use a template from the examples
cp -rf prompt-templates/ggml-gpt4all-j.tmpl models/

# (optional) Edit the .env file to set things like context size and threads
# vim .env

# start with docker-compose
docker-compose up -d --build

# Now API is accessible at localhost:8080
curl http://localhost:8080/v1/models
# {"object":"list","data":[{"id":"ggml-gpt4all-j","object":"model"}]}

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
     "model": "ggml-gpt4all-j",
     "messages": [{"role": "user", "content": "How are you?"}],
     "temperature": 0.9 
   }'

# {"model":"ggml-gpt4all-j","choices":[{"message":{"role":"assistant","content":"I'm doing well, thanks. How about you?"}}]}

原文链接：LocalAI 本地大模型 — BimAnt文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-493096.html

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