lmstudio.js学习资料汇总 - 本地LLM的TypeScript/JavaScript SDK

RayRay
lmstudio.jsNode.jsLLM安装API使用Github开源项目

lmstudio.js简介

lmstudio.js是一个用于在JavaScript和TypeScript项目中使用本地大语言模型(LLM)的SDK。它允许开发者在自己的应用程序中轻松集成和使用本地运行的LLM,无需依赖云服务。

lmstudio.js logo

主要特性

  • 支持加载和使用本地LLM模型
  • 提供文本补全和对话功能
  • 支持流式输出
  • 可自定义推理参数
  • 支持结构化输出(JSON)
  • 支持多种模型加载和管理方式

快速开始

  1. 安装SDK:
npm install @lmstudio/sdk
  1. 下载并安装 LM Studio

  2. 设置CLI工具:

npx lmstudio install-cli
  1. 创建项目:
lms create
  1. 使用示例:
import { LMStudioClient } from "@lmstudio/sdk"; const client = new LMStudioClient(); async function main() { const llama3 = await client.llm.load("lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF"); const prediction = llama3.complete("The meaning of life is"); for await (const text of prediction) { process.stdout.write(text); } } main();

学习资源

  1. 官方文档 - 全面的API文档和使用指南

  2. 快速入门指南 - 帮助您快速上手的教程

  3. 代码示例 - 各种使用场景的代码示例

  4. GitHub仓库 - 源代码和最新更新

  5. Discord社区 - 与其他开发者交流和获取支持

高级用法

1. 自定义模型配置

const llama3 = await client.llm.load("lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", { config: { contextLength: 1024, gpuOffload: 0.5, // 将50%的计算卸载到GPU }, });

2. 结构化输出(JSON)

const prediction = model.complete("Here is a joke in JSON:", { maxPredictedTokens: 100, structured: { type: "json" }, }); const result = await prediction; const parsed = JSON.parse(result.content); console.info(parsed);

3. 对话功能

const prediction = anyModel.respond([ { role: "system", content: "Answer the following questions." }, { role: "user", content: "What is the meaning of life?" }, ]); for await (const text of prediction) { process.stdout.write(text); }

注意事项

  • lmstudio.js目前处于预发布阶段,API可能会有变化
  • 使用时请确保已正确设置和启动LM Studio本地服务器
  • 在生产环境中使用时,请注意模型加载和管理的性能影响

通过这些资源和示例,您可以快速掌握lmstudio.js的使用,并将本地LLM集成到您的JavaScript/TypeScript项目中。如果遇到问题,可以查阅官方文档或在Discord社区寻求帮助。祝您使用愉快!

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