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。
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。
Cross-Origin-Embedder-Policy
和 Cross-Origin-Opener-Policy
头部。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。
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。
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); })();
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
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。
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
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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