LazyLLM: herramienta de desarrollo de código abierto de Shangtang para crear aplicaciones corporales multiinteligentes

Introducción general

LazyLLM es una herramienta de código abierto desarrollada por el equipo de LazyAGI, centrada en simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones de grandes modelos de inteligencia múltiple. Ayuda a los desarrolladores a construir rápidamente aplicaciones complejas de IA y ahorrar tiempo en tediosas configuraciones de ingeniería a través de la implementación con un solo clic y mecanismos de puerta de enlace ligeros. Tanto si es usted un principiante como un desarrollador experimentado, LazyLLM le ofrece ayuda: los novatos pueden empezar fácilmente con módulos preconstruidos, mientras que los expertos pueden lograr un desarrollo avanzado con funciones de personalización flexibles. La herramienta hace hincapié en la eficiencia y la practicidad, integrando los componentes preferidos para garantizar la creación de aplicaciones listas para producción al menor coste posible. Actualmente con más de 1100 estrellas en GitHub, la comunidad es activa y las actualizaciones son continuas.

Lista de funciones

• Implante aplicaciones complejas con un solo clicSoporte del proceso completo, desde la validación del prototipo hasta el lanzamiento de la producción, con la configuración automatizada de los servicios del submódulo.
• Compatibilidad multiplataformaAdaptación a servidores de metal desnudo, máquinas de desarrollo, clústeres Slurm y nubes públicas sin cambios en el código.
• Gestión del flujo de datos (Flow): Proporciona procesos predefinidos como Pipeline y Parallel para organizar fácilmente la lógica de aplicaciones complejas.
• componente modularSoporte para personalización y extensiones, integración de algoritmos de usuario o herramientas de terceros.
• Mecanismo de pasarela ligeroSimplifique el inicio del servicio y la configuración de URL para un desarrollo más eficiente.
• Apoya el desarrollo de inteligencias múltiples: Construya rápidamente aplicaciones que contengan múltiples agentes de IA adaptados a grandes tareas modelo.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

LazyLLM es un proyecto de código abierto basado en Python, el proceso de instalación es simple y directo. Aquí están los pasos detallados:

Preparación medioambiental

1. Comprobar los requisitos del sistemaAsegúrate de que tienes Python 3.8 o superior instalado en tu dispositivo.
2. Instalación de GitSi no tiene instalado Git, puede utilizar una herramienta de línea de comandos como apt-get install git tal vez brew install git) Instalación.
3. Creación de un entorno virtual (opcional pero recomendado)::

   python -m venv lazyllm_env
   source lazyllm_env/bin/activate  # Linux/Mac
   lazyllm_env\Scripts\activate  # Windows

Descarga e instalación

1. Clonar un repositorio GitHub::

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

2. Instalación de dependencias::
   • Ejecute el siguiente comando para instalar las bibliotecas necesarias:

     pip install -r requirements.txt
     

   • Si encuentra un conflicto de dependencias, intente actualizar pip:

     pip install --upgrade pip
     

3. Verificar la instalación::
   • Ejecute el código de ejemplo para confirmar que la instalación se ha realizado correctamente:

     python -m lazyllm --version
     

   • Si se devuelve el número de versión (por ejemplo, v0.5), la instalación se ha completado.

Opcional: Despliegue Docker

• LazyLLM admite el empaquetado de imágenes Docker con un solo clic:
  1. Instale Docker (consulte el sitio web oficial: https://docs.docker.com/get-docker/).
  2. Ejecútelo en el directorio raíz del proyecto:

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

Cómo utilizarlo

El núcleo de LazyLLM es la capacidad de construir rápidamente aplicaciones de IA a través de la modularidad y la gestión del flujo de datos. A continuación encontrará una guía detallada de las principales características:

Función 1: Implante aplicaciones complejas con un solo clic

• procedimiento::
  1. Preparación del archivo de configuración de la aplicación: Crear el config.yamldefinir módulos y servicios. Por ejemplo:

     modules:
     - name: llm
     type: language_model
     url: http://localhost:8000
     - name: embedding
     type: embedding_service
     url: http://localhost:8001
     

  2. Inicio de los servicios::

     python -m lazyllm deploy
     

  3. comprobar estado: Acceda a la salida de registro para confirmar que todos los módulos funcionan correctamente.
• Descripción destacada: Esta función conecta automáticamente los submódulos a través de una pasarela ligera, lo que elimina la necesidad de configurar manualmente las URL y lo hace ideal para la creación rápida de prototipos.

Característica 2: compatibilidad multiplataforma

• procedimiento::
  1. Plataformas designadas: Añade parámetros a la línea de comandos, por ejemplo:

     python -m lazyllm deploy --platform slurm
     

  2. Entornos de conmutación: No es necesario cambiar el código, basta con sustituir --platform parámetros (por ejemplo cloud tal vez bare_metal).
• escenario de aplicaciónLos desarrolladores pueden migrar sin problemas a la nube después de las pruebas locales para reducir el esfuerzo de adaptación.

Función 3: Gestión del flujo de datos (Flow)

• procedimiento::
  1. Definición del flujo de datosLlamada a un flujo predefinido en un script de Python, como la construcción de un pipeline:

     from lazyllm import pipeline
     flow = pipeline(
     step1=lambda x: x.upper(),
     step2=lambda x: f"Result: {x}"
     )
     print(flow("hello"))  # 输出 "Result: HELLO"
     

  2. Ejecución de procesos complejos: Multitarea en combinación con Paralelo o Desviador:

     from lazyllm import parallel
     par = parallel(
     task1=lambda x: x * 2,
     task2=lambda x: x + 3
     )
     print(par(5))  # 输出 [10, 8]
     

• Descripción destacada: Flow proporciona interfaces normalizadas para reducir la duplicación de la conversión de datos y apoyar el desarrollo colaborativo entre módulos.

Función 4: Personalización de componentes modulares

• procedimiento::
  1. Registro de funciones personalizadas::

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

  2. Integración en aplicacionesLlamada en la configuración de flujo o despliegue my_function.
• Uso avanzado: Soporta el registro de comandos Bash para el desarrollo de scripts híbridos.

Trucos y consejos

• ajustar los componentes durante las pruebasAdiciones en tiempo de ejecución --verbose para ver el registro detallado:

  python -m lazyllm deploy --verbose
  

• Apoyo comunitarioPuede enviar sus comentarios en GitHub Issues y el equipo le responderá en el momento oportuno.
• actualización: Tire del código más reciente de forma regular:

  git pull origin main
  

Con estos pasos, puede empezar rápidamente a utilizar LazyLLM y crear aplicaciones que van desde simples prototipos hasta grandes modelos a nivel de producción.