langchain-alpaca

项目介绍：LangChain-Alpaca

LangChain-Alpaca 是一个可以在本地运行 Alpaca 大语言模型（LLM）的项目。使用者可以在自己的计算机上完全本地化地执行语言模型任务，从而实现免费的 AI 工作流。该项目不仅提供了预构建的二进制文件，还能够根据用户的环境快速生成更高效的二进制版本。

安装与配置

要使用 LangChain-Alpaca，首先安装依赖包：

pnpm i langchain-alpaca

安装完成后，可以借助 Google 的 zx 工具运行样例代码。例如，可以将以下代码保存为 loadLLM.mjs 文件，然后通过命令 DEBUG=langchain-alpaca:* zx './loadLLM.mjs' 来执行：

/* eslint-disable no-undef */
import { AlpacaCppChat, getPhysicalCore } from 'langchain-alpaca'
import path from 'node:path'

console.time('LoadAlpaca')
const alpaca = new AlpacaCppChat({
  modelParameters: { model: '/Users/linonetwo/Desktop/model/LanguageModel/ggml-alpaca-7b-q4.bin', threads: getPhysicalCore() - 1 },
})
const response = await alpaca.generate(['Say "hello world"']).catch((error) => console.error(error))
console.timeEnd('LoadAlpaca')

console.log(`response`, response, JSON.stringify(response))
alpaca.closeSession()

运行环境与设置

LangChain-Alpaca 在执行 postinstall 时，会尝试构建一个更优化的二进制文件。如果用户使用的是 Windows 系统，需要安装 CMake 以确保构建过程顺利进行。相关下载与设置信息可参考 CMake 官网。

样本与调试

用户可以在示例目录 example/*.mjs 中找到更多使用样例。执行命令时设置环境变量 DEBUG=langchain-alpaca:* 可以查看详细的调试信息，对于处理输入没有响应的情况特别有用。

模型参数配置

AlpacaCppChat 接受多种参数设置，如交互模式 (interactive)、启动时交互模式 (interactiveStart)、线程数 (threads)、种子 (seed) 等。这些参数帮助用户对 LLM 的行为进行细化设置。例如：

new AlpacaCppChat({ fields?: BaseLLMParams & Partial<AlpacaCppChatParameters> & { modelParameters?: Partial<AlpacaCppModelParameters> })

开发与测试

开发过程中，用户可以将个人模型文件放到 model/ggml-alpaca-7b-q4.bin 中，或通过符号链接（ln -s）的方式。如果需要测试模型，可以运行 zx example/loadLLM.mjs。

总之，LangChain-Alpaca 项目提供了一种在本地高效运行大语言模型的方式，使开发者能够创建本地化的 AI 解决方案，并灵活配置模型参数以满足特定需求。用户在使用本项目时，不仅获得了更大的自主性，还能在离线环境中快速迭代和实验。