wllama

wllama

提供了WebAssembly绑定,无需后台或GPU即可在浏览器中运行推理任务

wllama项目提供了WebAssembly绑定,让用户无需后台或GPU即可在浏览器中运行推理任务。项目支持Typescript,并提供高性能API和实验性编码器-解码器架构。还包括离线缓存、自定义日志器及并发文件加载等功能。适用于在Web环境中进行文本补全和嵌入计算的开发者。

wllamaWebAssemblyTypeScript模型多线程Github开源项目

wllama 项目介绍

概述

wllama 是一个为 llama.cpp 提供 WebAssembly 绑定的项目,它允许用户直接在浏览器中运行推理,而无需依靠后端服务器或 GPU。这一特性使得使用 wllama 可以更加便捷和高效。用户可以在 Hugging Face 中心尝试这款应用。有关更多详细信息和使用说明,请参考文档

主要特点

  • Typescript 支持:wllama 提供了对 Typescript 的全面支持,方便开发者在项目中集成。
  • 浏览器内推理:使用 WebAssembly SIMD 技术,wllama 可以直接在浏览器中进行推理,无需任何后台支持。
  • 无运行时依赖:使用 wllama 不需要额外的运行时支持。
  • 高级和低级 API:项目提供高层 API 用于实现文本补全和嵌入,也提供了低级 API 供更高级用户使用,包括令牌化控制、KV 缓存控制和采样控制。
  • 模型分片:wllama 可以将模型分割为更小的文件并并行加载,以提高下载速度和内存使用效率。
  • 自适应线程支持:基于浏览器的支持,自动在单线程和多线程构建之间切换。
  • 独立于 UI 渲染的推理:推理操作在工作者线程中执行,保证不会阻塞用户界面的渲染。

限制

  • 若要启用多线程,需要设置 Cross-Origin-Embedder-PolicyCross-Origin-Opener-Policy 头部。
  • 目前不支持 WebGPU,将来可能会添加此功能。
  • 文件最大大小为 2GB,受限于 ArrayBuffer 的尺寸限制。对于超过 2GB 的模型,可以参考“模型分片”部分。

使用指南

在 React Typescript 项目中使用 wllama

首先,需要安装 wllama:

npm i @wllama/wllama

关于如何在 React 项目中使用该库的具体代码示例,请参考项目中的React 示例

准备模型

推荐将模型分割为最大 512MB 的块,这样可以提高下载速度并减少内存问题。更多信息请查阅“模型分片”章节。

简单用法

使用 ES6 模块可以方便地在项目中引入 wllama,具体代码示例如下:

import { Wllama } from './esm/index.js'; (async () => { const CONFIG_PATHS = { ... }; const wllama = new Wllama(CONFIG_PATHS); const progressCallback = ({ loaded, total }) => { const progressPercentage = Math.round((loaded / total) * 100); console.log(`Downloading... ${progressPercentage}%`); }; await wllama.loadModelFromUrl( "https://huggingface.co/ggml-org/models/resolve/main/tinyllamas/stories260K.gguf", { progressCallback, } ); const outputText = await wllama.createCompletion(elemInput.value, { nPredict: 50, sampling: { temp: 0.5, top_k: 40, top_p: 0.9, }, }); console.log(outputText); })();

模型分片

在某些情况下,需要将模型进行分片以规避 ArrayBuffer 的大小限制或加速下载。这可以通过 llama-gguf-split 工具完成。具体命令如下:

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

自定义日志器

wllama 支持自定义日志,可以用来抑制调试信息或增加个性化内容,例如在日志前添加表情符号。

编译指南

wllama 项目中包含了预编译的二进制文件,但用户也可以选择自行编译。如果想获取最新的源码变更,可以通过以下命令进行编译:

git clone --recurse-submodules https://github.com/ngxson/wllama.git cd wllama npm i npm run build:wasm npm run build

未来计划

短期目标包括增加更实用的嵌入示例和在浏览器中进行全 RAG 示例。长期目标则包含支持 GPU 推理、支持多序列推理以及多模态改造等。

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