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LLM.swift入门学习资料 - 简单易读的本地大语言模型交互库

RayRay
LLM.swiftSwiftHuggingFaceModellarge language modelsasyncGithub开源项目

LLM.swift简介

LLM.swift是一个简单易读的Swift库,允许开发者在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS等Apple平台上方便地与大型语言模型进行本地交互。它是llama.cpp的轻量级抽象层,保持了高性能的同时又保持了最新状态。理论上,任何在llama.cpp上工作的模型都可以与这个库一起使用。

LLM.swift示例

快速入门

要开始使用LLM.swift,你可以通过Swift Package Manager添加依赖:

dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/eastriverlee/LLM.swift/", branch: "main"),
],

如果你更关心稳定性而不是llama.cpp的最新开发进展,可以选择使用pinned分支:

dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/eastriverlee/LLM.swift/", branch: "pinned"),
],

核心功能

LLM.swift提供了以下核心功能:

  1. 简单的初始化方式
  2. 灵活的预处理和后处理功能
  3. 支持多种聊天模板
  4. 异步响应机制

学习资源

  1. GitHub仓库 - 官方代码仓库,包含完整源码和详细文档。

  2. Swift Package Index - 提供了LLM.swift的版本信息、兼容性和使用统计。

  3. README文档 - 详细介绍了库的使用方法、示例代码和核心概念。

  4. LLMTests.swift - 单元测试文件,有助于理解库的各项功能。

  5. llama.cpp项目 - LLM.swift的底层依赖,了解它有助于深入理解LLM.swift的工作原理。

使用技巧

  1. 调整maxTokenCount参数以平衡性能和质量,特别是在移动设备上。

  2. 利用Template结构体简化聊天模板的使用:

self.template = .chatML("You are a sentient AI with emotions.")

  1. 自定义preprocess、postprocess和update函数以实现特定需求。

  2. 使用HuggingFaceModel直接从互联网初始化模型:

let bot = await LLM(from: HuggingFaceModel("TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF", .Q2_K, template: .chatML(systemPrompt)))
  1. 对于移动设备,建议使用参数量在3B及以下的模型以获得更好的性能。

社区与支持

通过以上资源,开发者可以快速上手LLM.swift,并在Apple平台上构建强大的本地大语言模型应用。无论是初学者还是经验丰富的开发者,LLM.swift都提供了简单而强大的工具来探索和利用大语言模型的潜力。

🚀 开始你的LLM.swift之旅吧!

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