react-llm学习资料汇总 - 在浏览器中运行LLM的React Hooks库

RayRay
@react-llm/headlessLLMWebGPUReact HooksVicuna 7BGithub开源项目

react-llm简介

react-llm是一个开源的React库,它提供了一套易用的Hooks API,可以让开发者在浏览器中轻松运行大型语言模型(LLM)。该项目的核心理念是"让在前端使用LLM变得简单",开发者只需调用useLLM()这样简洁的Hook即可实现复杂的LLM功能。

react-llm demo

主要特性

react-llm具有以下主要特性:

  • 支持Vicuna 7B等大型语言模型
  • 可自定义系统提示词和角色名称
  • 提供max tokens、stop sequences等补全选项
  • 所有数据处理均在浏览器内完成,通过WebGPU加速
  • 提供"自带UI"的Hooks设计
  • 支持在浏览器存储中持久化对话内容
  • 模型缓存功能,加快后续加载速度

安装使用

通过npm安装:

npm install @react-llm/headless

API接口

react-llm提供了useLLM Hook作为主要接口,返回以下方法和状态:

const { conversation, allConversations, loadingStatus, isGenerating, createConversation, setConversationId, deleteConversation, deleteAllConversations, deleteMessages, setConversationTitle, onMessage, setOnMessage, userRoleName, setUserRoleName, assistantRoleName, setAssistantRoleName, gpuDevice, send, init } = useLLM();

项目结构

react-llm包含以下几个主要模块:

  • @react-llm/model - 为浏览器编译的LLM模型和分词器
  • @react-llm/retro-ui - 复古风格的UI组件
  • @react-llm/extension - 使用react-llm的Chrome扩展
  • @react-llm/headless - 核心的无头React Hooks

工作原理

react-llm通过以下技术实现在浏览器中运行LLM:

  • SentencePiece分词器(通过Emscripten编译到浏览器)
  • Vicuna 7B模型(转换为Apache TVM格式)
  • Apache TVM和MLC Relax(通过Emscripten编译到浏览器)
  • Web Worker离线线程运行模型

模型、分词器和TVM运行时从CDN加载,并缓存到浏览器存储中以加快后续加载。

示例代码

以下是一个简单的使用示例:

import { ModelProvider } from "@react-llm/headless"; export default function Home() { return ( <ModelProvider config={{ kvConfig: { numLayers: 64, shape: [32, 32, 128], dtype: 'float32', }, wasmUrl: 'https://your-custom-url.com/model.wasm', cacheUrl: 'https://your-custom-url.com/cache/', tokenizerUrl: 'https://your-custom-url.com/tokenizer.model', sentencePieceJsUrl: 'https://your-custom-url.com/sentencepiece.js', tvmRuntimeJsUrl: 'https://your-custom-url.com/tvmjs_runtime.wasi.js', maxWindowSize: 2048, persistToLocalStorage: true, }} > <Chat /> </ModelProvider> ); }

相关资源

react-llm为开发者提供了一种简单而强大的方式来在前端集成LLM功能。无论是构建智能对话界面,还是其他需要自然语言处理的应用,react-llm都是一个值得尝试的工具。希望这篇介绍能帮助你快速上手react-llm,开启AI驱动的前端开发之旅!

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