node-llama-cpp 是一个让用户能够在本地计算机上运行 AI 模型的项目。这一工具的主要目标是让用户在不需要广泛配置和依赖的情况下,能够在多种硬件平台上使用大语言模型(LLMs)。不论是初学者还是专业的开发人员,都能方便地利用这个工具进行 AI 项目的开发。
本地运行 LLMs:用户无需依赖云服务即可在自己的机器上运行大规模语言模型。
多种硬件支持:支持 Metal、CUDA 和 Vulkan 等多种 GPU 技术,自动适配硬件,无需手动配置。
预构建二进制文件:提供了预构建的二进制文件,用户可选择直接使用,或在缺少支持时从源代码构建,它不需要 node-gyp 或 Python。
强大的开发套件:提供了使用 LLMs 所需的全套工具和文档支持。
指令行界面 (CLI):用户无需编写代码,只需通过简单的命令行操作即可与模型进行聊天。
即时更新:始终与最新的 llama.cpp 保持同步,一行指令即可下载和编译最新版本。
格式化输出:强制模型以特定的格式输出结果,例如 JSON,甚至可以遵从特定的 JSON schema。
函数调用能力:模型具备按需求调用函数以检索信息或执行操作的能力。
内嵌支持:提供模型内嵌的功能,增强使用体验。
TypeScript 支持:为开发者提供了完整的 TypeScript 支持和完整的文档。
node-llama-cpp 提供了详尽的文档支持,包括入门指南、API 参考、指令行帮助、博客、变更日志和项目路线图。
用户可以不进行安装,即可使用如下命令直接在终端中与模型进行交流:
npx -y node-llama-cpp chat
若要永久安装,可以使用以下命令:
npm install node-llama-cpp
这个包提供了 macOS、Linux 和 Windows 的预构建二进制文件。如果某个平台没有预构建文件,它将回退到使用 cmake 从源码构建。
node-llama-cpp 提供了简单的 TypeScript 示例代码,帮助用户快速上手。以下是一个简化的终端会话示例:
import {fileURLToPath} from "url"; import path from "path"; import {getLlama, LlamaChatSession} from "node-llama-cpp"; const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url)); const llama = await getLlama(); const model = await llama.loadModel({ modelPath: path.join(__dirname, "models", "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf") }); const context = await model.createContext(); const session = new LlamaChatSession({ contextSequence: context.getSequence() }); const q1 = "Hi there, how are you?"; console.log("User: " + q1); const a1 = await session.prompt(q1); console.log("AI: " + a1); const q2 = "Summarize what you said"; console.log("User: " + q2); const a2 = await session.prompt(q2); console.log("AI: " + a2);
想要查看更多示例和使用指南,请参阅入门指南。
node-llama-cpp 欢迎开发者贡献代码,可以通过查阅贡献指南来了解更多信息。
特别感谢 llama.cpp 项目,其代码库链接为 ggerganov/llama.cpp。
如果你喜欢这个项目,请记得在 GitHub 上给它点星。


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