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。
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。
为了在 YoMo 中实现一个函数调用,可以按照以下步骤操作:
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
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
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
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 }'
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。
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。
YoMo 使用 Apache License 2.0。


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