LazyLLM: Shangtangs Open-Source-Low-Code-Entwicklungstool zur Erstellung von Multi-Intelligent-Body-Anwendungen

Allgemeine Einführung

LazyLLM ist ein Open-Source-Tool, das vom LazyAGI-Team entwickelt wurde und sich auf die Vereinfachung des Entwicklungsprozesses von Multi-Intelligenz-Anwendungen mit großen Modellen konzentriert. Es hilft Entwicklern bei der schnellen Erstellung komplexer KI-Anwendungen und spart Zeit für mühsame technische Konfigurationen durch Ein-Klick-Bereitstellung und leichtgewichtige Gateway-Mechanismen. Ob Anfänger oder erfahrener Entwickler, LazyLLM bietet Unterstützung: Anfänger können mit vorgefertigten Modulen einfach loslegen, während Experten mit flexiblen Anpassungsfunktionen eine fortgeschrittene Entwicklung erreichen können. Das Tool legt Wert auf Effizienz und Praktikabilität und integriert bevorzugte Komponenten, um sicherzustellen, dass produktionsreife Anwendungen zu den geringstmöglichen Kosten erstellt werden. Mit über 1100 Sternen auf GitHub und einer aktiven Community wird es laufend aktualisiert.

Funktionsliste

• Komplexe Anwendungen mit einem Klick bereitstellenUnterstützung des gesamten Prozesses von der Prototypenvalidierung bis zur Produktionsfreigabe, mit automatischer Konfiguration der Teilmoduldienste.
• Plattformübergreifende KompatibilitätAnpassung an Bare-Metal-Server, Entwicklungsmaschinen, Slurm-Cluster und öffentliche Clouds ohne Codeänderungen.
• Verwaltung des Datenflusses (Flow)Bietet vordefinierte Prozesse wie Pipeline und Parallel, um komplexe Anwendungslogik einfach zu organisieren.
• modulare KomponenteUnterstützung für Anpassungen und Erweiterungen, Integration von Benutzer-Algorithmen oder Tools von Drittanbietern.
• Leichter Gateway-MechanismusVereinfachung des Dienststarts und der URL-Konfiguration für eine effizientere Entwicklung.
• Unterstützt die Entwicklung von Multi-IntelligenzSchnelles Erstellen von Anwendungen mit mehreren KI-Agenten, die an große Modellaufgaben angepasst sind.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

LazyLLM ist ein auf Python basierendes Open-Source-Projekt, der Installationsprozess ist einfach und unkompliziert. Hier sind die detaillierten Schritte:

Vorbereitung der Umwelt

1. Überprüfung der SystemanforderungenStellen Sie sicher, dass Sie Python 3.8 oder höher auf Ihrem Gerät installiert haben.
2. Installation von GitWenn Sie Git nicht installiert haben, können Sie ein Kommandozeilentool wie apt-get install git vielleicht brew install git) Einbau.
3. Erstellen einer virtuellen Umgebung (optional, aber empfohlen)::

   python -m venv lazyllm_env
   Quelle lazyllm_env/bin/aktivieren # Linux/Mac
   lazyllm_env\Schriften\aktivieren # Windows

Herunterladen & Installieren

1. Klonen eines GitHub-Repositorys::

   git clone https://github.com/LazyAGI/LazyLLM.git
   cd LazyLLM
   

2. Installation von Abhängigkeiten::
   • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Bibliotheken zu installieren:

     pip install -r anforderungen.txt
     

   • Wenn Sie einen Abhängigkeitskonflikt feststellen, versuchen Sie, pip zu aktualisieren:

     pip install --upgrade pip
     

3. Überprüfen der Installation::
   • Führen Sie den Beispielcode aus, um die erfolgreiche Installation zu bestätigen:

     python -m lazyllm --version
     

   • Wenn die Versionsnummer zurückgegeben wird (z. B. v0.5), ist die Installation abgeschlossen.

Optional: Docker-Bereitstellung

• LazyLLM unterstützt die Docker-Image-Paketierung mit nur einem Klick:
  1. Installieren Sie Docker (siehe die offizielle Website: https://docs.docker.com/get-docker/).
  2. Führen Sie es im Stammverzeichnis des Projekts aus:

     docker build -t lazyllm:latest .
     docker run -it lazyllm:latest
     

Wie zu verwenden

Das Herzstück von LazyLLM ist die Fähigkeit, durch Modularität und Datenflussmanagement schnell KI-Anwendungen zu erstellen. Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Anleitung für die wichtigsten Funktionen:

Funktion 1: Bereitstellen komplexer Anwendungen mit einem Klick

• Verfahren::
  1. Vorbereiten der Anwendungskonfigurationsdatei: Erstellen Sie die config.yamldefinieren Sie Module und Dienste. Zum Beispiel:

     Module: Name: llm
     - Name: llm
     Typ: Sprache_Modell
     url: http://localhost:8000
     - name: einbettung
     Typ: einbetten_dienst
     url: http://localhost:8001
     

  2. Neue Dienste::

     python -m lazyllm deploy
     

  3. Status prüfenZugriff auf die Protokollausgabe, um zu bestätigen, dass alle Module korrekt funktionieren.
• Ausgewählte BeschreibungDiese Funktion verbindet Submodule automatisch über ein leichtgewichtiges Gateway, wodurch die manuelle Konfiguration von URLs entfällt und die Funktion ideal für Rapid Prototyping ist.

Merkmal 2: Plattformübergreifende Kompatibilität

• Verfahren::
  1. Bezeichnete Plattformen: Fügen Sie Parameter in die Befehlszeile ein, zum Beispiel:

     python -m lazyllm deploy --platform slurm
     

  2. Switching-Umgebungen: Sie brauchen den Code nicht zu ändern, ersetzen Sie einfach ---Plattform Parameter (z.B. Wolke vielleicht blankes_Metall).
• AnwendungsszenarioEntwickler können nach lokalen Tests nahtlos in die Cloud migrieren, um den Anpassungsaufwand zu verringern.

Funktion 3: Datenfluss-Management (Flow)

• Verfahren::
  1. Definition des DatenflussesAufruf eines vordefinierten Ablaufs in einem Python-Skript, z. B. zum Aufbau einer Pipeline:

     from lazyllm import pipeline
     flow = pipeline(
     step1=lambda x: x.upper(),
     step2=lambda x: f "Ergebnis: {x}"
     )
     print(flow("hallo")) # output "Ergebnis: HELLO"
     

  2. Durchführung komplexer ProzesseMultitasking in Kombination mit Parallel oder Diverter:

     from lazyllm import parallel
     par = parallel(
     aufgabe1=lambda x: x * 2,
     Aufgabe2=Lambda x: x + 3
     )
     print(par(5)) # Ausgabe [10, 8]
     

• Ausgewählte BeschreibungFlow bietet standardisierte Schnittstellen, um die doppelte Datenkonvertierung zu reduzieren und die gemeinsame Entwicklung zwischen den Modulen zu unterstützen.

Funktion 4: Modulare Komponentenanpassung

• Verfahren::
  1. Registrieren von benutzerdefinierten Funktionen::

     from lazyllm import register
     @register
     def my_function(input_text): return f "Verarbeitet: {input_text}": f "Verarbeitet: {input_text}".
     return f "Verarbeitet: {Eingabe_Text}": f "Verarbeitet: {Eingabe_Text}".
     

  2. Integration in AnwendungenAufgerufen in der Flow- oder Deployment-Konfiguration meine_funktion.
• Erweiterte VerwendungUnterstützt die Registrierung von Bash-Befehlen für die Entwicklung hybrider Skripte.

Tipps & Tricks

• Komponenten während der Prüfung anpassen: Laufzeit-Ergänzungen --verbose um das detaillierte Protokoll anzuzeigen:

  python -m lazyllm deploy --verbose
  

• Unterstützung der GemeinschaftSie können Feedback auf GitHub Issues einreichen und das Team wird zeitnah reagieren.
• UpdateRegelmäßig den neuesten Code abrufen:

  git pull origin main
  

Mit diesen Schritten können Sie schnell mit LazyLLM beginnen und Anwendungen erstellen, die von einfachen Prototypen bis zu großen Modellen auf Produktionsebene reichen.