yomo

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开源LLM函数调用框架和地理分布式AI应用构建平台

YoMo是一个开源的地理分布式AI应用构建平台,采用QUIC协议及有状态无服务器架构,提升AI应用的效率和安全性,优化用户体验。

YoMoQUICAI地理分布式无服务器架构Github开源项目

项目介绍:YoMo

YoMo 是一个开源的 LLM 函数调用框架,用于构建地理分布式的 AI 应用程序。基于 QUIC 传输协议和有状态无服务器架构,YoMo 旨在使您的 AI 应用低延迟、可靠、安全且易于使用。

核心理念

YoMo 非常注重在 AI 技术时代的用户体验,致力于提高 AI 应用程序的响应速度和安全性。

特点

  • ⚡️ 低延迟:YoMo 通过采用 QUIC 协议,保证了数据传输的低延迟。
  • 🔐 安全性:每个数据包都通过设计使用 TLS v1.3 加密,确保数据安全。
  • 📸 有状态无服务器架构:能够让 GPU 无服务器实现速度提升 10 倍。
  • 🌎 地理分布式架构:将 AI 推理更靠近终端用户,从而提高响应速度。
  • 🚀 Y3 编解码器:YoMo 推出的高效编解码工具,比实时编解码更快。

如何开始

为了在 YoMo 中实现一个函数调用,可以按照以下步骤操作:

第一步:安装 CLI 工具

可以使用以下命令安装 YoMo 的 CLI 工具:

curl -fsSL https://get.yomo.run | sh

安装后,可以通过以下命令验证是否成功:

yomo version

第二步:启动服务器

准备一个名为 my-agent.yaml 的配置文件,例如:

name: ai-zipper host: 0.0.0.0 port: 9000 auth: type: token token: SECRET_TOKEN bridge: ai: server: addr: 0.0.0.0:8000 # RESTful API 终端 provider: openai # 使用的 LLM API 服务提供商 providers: openai: api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx model: gpt-4-1106-preview # 其他提供商配置...

启动服务器:

YOMO_LOG_LEVEL=debug yomo serve -c my-agent.yaml

第三步:编写函数

定义一个函数用来返回网站域名的 IP 和网络延迟:

type Parameter struct { Domain string `json:"domain" jsonschema:"description=Domain of the website,example=example.com"` } func Description() string { return `if user asks ip or network latency of a domain, you should return the result of the giving domain. try your best to dissect user expressions to infer the right domain names` } func InputSchema() any { return &Parameter{} } func Handler(ctx serverless.Context) { var msg Parameter ctx.ReadLLMArguments(&msg) // 获取域名的 IP 地址及其网络延迟 ips, _ := net.LookupIP(msg.Domain) pinger, _ := ping.NewPinger(ips[0].String()) pinger.Count = 3 pinger.Run() stats := pinger.Statistics() val := fmt.Sprintf("domain %s has ip %s with average latency %s", msg.Domain, ips[0], stats.AvgRtt) ctx.WriteLLMResult(val) }

最后,运行代码:

yomo run app.go

完成

启动后,可以通过以下命令测试结果:

curl -i http://127.0.0.1:9000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{ "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a test assistant." }, { "role": "user", "content": "Compare website speed between Nike and Puma" } ], "stream": false }'

目标:专注于地理分布式 AI 推理基础架构

对于用户而言,AI 的推理响应速度非常重要。如果 AI 应用能够在离用户更近的地方部署,将更好地满足用户的实时需求。这也正是 Geo-distributed 系统架构的目标所在。

参与贡献

社区的参与是 YoMo 不断发展和改善的重要动力。如果您有兴趣参与贡献,欢迎阅读我们的 贡献指南

许可证

YoMo 使用 Apache License 2.0

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