Wllama入门指南 - 浏览器中运行LLM推理的WebAssembly绑定

RayRay
wllamaWebAssemblyTypeScript模型多线程Github开源项目

Wllama简介

Wllama是llama.cpp的WebAssembly绑定,允许在浏览器中直接运行大语言模型(LLM)推理,无需后端或GPU支持。这个开源项目为Web开发者提供了一种在前端实现AI能力的强大工具。

Wllama Logo

主要特性

  • 支持TypeScript
  • 使用WebAssembly SIMD直接在浏览器中运行推理
  • 高级API:completions、embeddings
  • 低级API:分词、KV缓存控制、采样控制等
  • 支持将模型拆分为小文件并并行加载
  • 自动根据浏览器支持切换单线程和多线程版本
  • 推理在Worker中进行,不阻塞UI渲染

快速开始

  1. 安装Wllama:
npm install @wllama/wllama
  1. 在React项目中使用:
import { Wllama } from '@wllama/wllama'; const wllama = new Wllama(CONFIG_PATHS); await wllama.loadModelFromUrl("https://example.com/model.gguf"); const output = await wllama.createCompletion("Hello, how are you?", { nPredict: 50, sampling: { temp: 0.5, top_k: 40, top_p: 0.9, }, }); console.log(output);

学习资源

在线演示

Wllama官方提供了一个在线演示应用,可以直接体验其功能:

Wllama在线演示

Wllama Demo

高级用法

模型拆分

对于大于2GB的模型,可以使用llama-gguf-split工具将其拆分为多个小文件:

./llama-gguf-split --split-max-size 512M ./my_model.gguf ./my_model

然后在加载时指定第一个文件的URL:

await wllama.loadModelFromUrl( 'https://example.com/model-00001-of-00003.gguf', { parallelDownloads: 5, } );

自定义日志

可以通过传入自定义logger来控制日志输出:

const wllama = new Wllama(pathConfig, { logger: { debug: (...args) => console.debug('🔧', ...args), log: (...args) => console.log('ℹ️', ...args), warn: (...args) => console.warn('⚠️', ...args), error: (...args) => console.error('☠️', ...args), }, });

总结

Wllama为Web开发者提供了一个强大的工具,能够在浏览器中直接运行LLM推理。通过其简单的API和丰富的文档,开发者可以快速将AI能力集成到前端应用中。随着项目的不断发展,未来还可能支持WebGL加速等更多特性,值得持续关注。

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