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llm

llm

用于处理大型语言模型的 Rust 库生态系统

该项目因时间和资源不足已归档，建议使用其他高质量的Rust推理库，如Ratchet、Candle和llama.cpp等。项目原README包含当前状态、支持的模型及使用方法等详细信息。

RustLLMinference librarymachine learningggmlGithub开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文文档

llm 项目介绍

llm 是一个专为 Rust 开发者设计的大型语言模型生态系统。该项目旨在让每个人都能轻松使用大型语言模型,它建立在高效的 GGML 机器学习库之上。

项目概述

llm 项目主要包含以下几个部分:

  • llm crate: 这是开发者使用的主要入口点,封装了 llm-base 和各个模型 crate。
  • llm-cli: 一个命令行应用程序,为终端用户提供了方便的界面来与支持的模型进行交互。
  • ggml 库: llm 项目使用 ggml 张量库作为底层支持,目前仅支持 CPU 推理,但未来有望支持 GPU 推理。

支持的模型

llm 目前支持多种流行的大型语言模型,包括:

  • BLOOM
  • GPT-2
  • GPT-J
  • GPT-NeoX (包括 StableLM, RedPajama, Dolly 2.0 等)
  • LLaMA (包括 Alpaca, Vicuna, Koala, GPT4All, Wizard 等)
  • MPT

使用方法

开发者可以通过在 Cargo.toml 中添加 llm 依赖来在 Rust 项目中使用它。终端用户则可以下载预构建的 llm-cli 可执行文件,或者从源代码构建安装。

llm-cli 支持多种使用模式:

  • 一次性文本生成
  • 交互式 REPL 模式
  • 聊天模式
  • 模型序列化
  • 模型量化
  • 计算模型复杂度

获取模型

llm 支持使用 GGML 格式的模型文件,这些模型主要可以从 Hugging Face 上获取。用户需要根据自己的需求选择合适的量化级别。

特色功能

  • 支持使用 Hugging Face tokenizers 来提高分词质量
  • 支持会话持久化,可以保存和加载会话状态
  • 提供模型量化功能
  • 支持 Docker 和 NixOS

社区生态

llm 项目拥有活跃的社区,欢迎通过 GitHub Issues、Discussions 或 Discord 参与讨论。该项目也接受社区贡献。目前已有多个应用和库基于 llm 构建,如 llmcord、local.ai、llm-chain 等。

总的来说,llm 项目为 Rust 开发者提供了一个强大而易用的大型语言模型工具包,让在 Rust 中使用先进的 AI 语言模型变得更加简单。

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