mistral.rs

项目介绍：mistral.rs

项目概述

mistral.rs 是一个高性能的语言模型推理项目，允许用户快速、高效地部署各种语言模型。这一项目旨在为开发人员提供简单易用的API，通过兼容的OpenAI HTTP服务器、Python接口以及Rust库，满足不同平台的需求。

项目起步指南

要开始使用 mistral.rs，你只需遵循以下简单步骤：

1. 安装：下载并设置项目环境。
2. 获取模型：可以从 Hugging Face Hub 下载模型或从本地文件加载。
3. 部署：通过多种接口进行部署，包括Python接口、Rust接口以及与OpenAI兼容的HTTP服务器。

快速示例

在安装完毕后，你可以运行不同模型，提升你的开发效率：

• Llama 3.2 Vision模型：适用于图像和文本组合的场景。
• Qwen2-VL模型：支持文本+图像到文本的转换。
• Phi 3.5 MoE模型：适合处理大规模上下文窗口。
• FLUX.1扩散模型：进行图像生成。

支持的模型类别

mistral.rs 支持多种模型用途，包括：

• 文本到文本转换
• 文本和图像到文本的组合处理
• 文本到图像的生成

项目特点

易用性

• 提供轻量的OpenAI兼容HTTP服务器
• 易于使用的Python API
• 支持语法解析与正则表达式

高速

• 支持Apple硅片、CUDA加速、以及AVX，加速CPU推理
• 支持多设备映射，部分加载到设备，部分加载到CPU

量化

• 支持多个量化级别的模型

功能强大

• 支持 LoRA 和 AnyMoE 模型，高效的模块增强

高级特性

• 分段注意力（Paged Attention）以及连续批处理
• 规格化解码及动态LoRA适配器激活

使用与集成

Rust和Python接口

Mistral.rs提供多线程异步API，可以轻松集成到任何应用中。在Python中，可以通过PyPI安装相应的包并使用各种API。

HTTP服务器

提供兼容OpenAI API的服务器，可以快速启动并运行。此外，还支持多种架构和推理模式，包括交互模式和结构化选择。

安装与构建

安装需要的是一些基础的包，如OpenSSL、Rust等。用户可以通过Docker容器或从预构建的二进制文件便捷地运行mistral.rs服务器。

获取与运行模型

模型可以通过Hugging Face Hub下载，或者从本地文件加载。支持的模型包括Llama、Gemma、Phi系列等，大多具备量化支持。

常见问题

• 调试技巧：设置环境变量进行详细调试。
• CUDA编译问题：路径设置和编译参数的问题解决。

项目贡献和联系

该项目欢迎贡献，用户可以通过提交issue或pull request来参与开发。

Credits

mistral.rs 得益于来自开源项目candle的基础工作，并由多个贡献者共同维护和支持。