leptonai

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优化Python框架,轻松构建AI服务

LeptonAI框架提供了一种Pythonic抽象方式,将研究和建模代码快速转化为AI服务。支持启动包括Llama、SDXL、Whisper等常见模型,具备自动批处理和后台作业等AI优化功能。用户可以通过Python客户端轻松调度服务,也能快速在云环境中部署。开发者可参考丰富的文档和示例库,灵活定制Photon类和Handler函数。

Lepton AIAI服务Python库HuggingFace模型部署Github开源项目
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Lepton AI

一个简化AI服务构建的Python框架

<a href="https://lepton.ai/">主页</a><a href="https://dashboard.lepton.ai/playground">API Playground</a><a href="https://github.com/leptonai/examples">示例</a><a href="https://lepton.ai/docs/">文档</a><a href="https://lepton.ai/references">CLI 参考</a><a href="https://twitter.com/leptonai">推特</a><a href="https://leptonai.medium.com/">博客</a>

LeptonAI Python库让您可以轻松地从Python代码构建AI服务。主要特性包括:

  • Python化的抽象Photon, 让您可以通过几行代码将研究和建模代码转化成服务。
  • 简单的抽象,能够像 HuggingFace 一样用几行代码启动模型。
  • 预构建的常用模型示例如Llama、SDXL、Whisper等。
  • 包含诸如自动批处理、后台任务等AI定制功能。
  • 客户端能够像本地Python函数一样自动调用您的服务。
  • Python化的配置信息,可以在云环境中轻松部署。

使用单线代码开始

安装库:

pip install -U leptonai

这会安装 leptonai Python库, 以及命令行接口 lep。然后,您可以用一行代码启动一个HuggingFace模型,例如gpt2

lep photon runlocal --name gpt2 --model hf:gpt2

如果您有权限访问Llama2模型(在这里申请访问)且您有合适大小的GPU,可以用:

# 提示:您也可以用 `-n` 和 `-m` 来简写 lep photon runlocal -n llama2 -m hf:meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf

(确保使用Llama2的-hf版本,它兼容huggingface的pipelines。)

然后,您可以用以下代码访问服务:

from leptonai.client import Client, local c = Client(local(port=8080)) # 打印文档 print(c.run.__doc__) print(c.run(inputs="I enjoy walking with my cute dog"))

完全托管的Llama2模型和CodeLlama模型可以在playground找到。

许多标准的HuggingFace pipelines都得到了支持 - 了解更多细节请查看文档。并非所有HuggingFace模型都得到了支持,因为其中许多包含自定义代码并非标准pipelines。如果您发现有流行模型希望得到支持,请提出问题或提交PR

查看更多示例

您可以在示例库中找到更多示例。例如,启动Stable Diffusion XL模型:

git clone git@github.com:leptonai/examples.git cd examples
lep photon runlocal -n sdxl -m advanced/sdxl/sdxl.py

一旦服务运行了,您可以用以下代码访问它:

from leptonai.client import Client, local c = Client(local(port=8080)) img_content = c.run(prompt="a cat launching rocket", seed=1234) with open("cat.png", "wb") as fid: fid.write(img_content)

或者访问挂载的Gradio UI http://localhost:8080/ui。检查 README文件 获取更多细节。

完全托管的SDXL托管在https://dashboard.lepton.ai/playground/sdxl 可以通过API访问。

编写您自己的photons

编写您的photon很简单:编写一个Python Photon类,并用@Photon.handler装饰函数。只要您的输入和输出可以被JSON序列化,您就可以开始。例如,以下代码启动一个简单的回显服务:

# my_photon.py from leptonai.photon import Photon class Echo(Photon): @Photon.handler def echo(self, inputs: str) -> str: """ 一个简单的示例,返回原始输入。 """ return inputs

然后,您可以用以下命令启动服务:

lep photon runlocal -n echo -m my_photon.py

然后,您可以用以下代码使用您的服务:

from leptonai.client import Client, local c = Client(local(port=8080)) # 打印可用路径 print(c.paths()) # 打印c.echo的文档。您也可以在Jupyter中用 `c.echo?`。 print(c.echo.__doc__) # 实际调用echo。 c.echo(inputs="hello world")

了解更多细节,请查看文档示例

贡献

欢迎并感谢任何的贡献与合作。请查看贡献指南了解如何参与。

许可证

Lepton AI Python库在Apache 2.0许可证下发布。

开发者备注:LeptonAI的早期开发是在一个单独的mono-repo中,这就是为什么您可能会看到来自leptonai/lepton库的提交。我们打算使用这个开源库作为未来的真实来源。

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