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llamafile: LLMデプロイの簡素化、ネイティブLLMの容易な実行、LLMのクロスプラットフォーム対応

はじめに

llamafileはMozilla Buildersプロジェクトのツールで、Large Language Model (LLM)の導入と運用を簡単にするために設計されています。LLMを組み合わせることで ラマ.cpp Cosmopolitan Libcとの連携により、llamafileは複雑なLLMの展開プロセスを単一の実行ファイルに簡素化し、インストール不要で幅広いオペレーティングシステム上でローカルに実行することをサポートします。このツールはテキストダイアログをサポートするだけでなく、データのプライバシーを確保するために画像入力も扱います。

 

機能一覧

  • 単一ファイル操作LLMモデルと実行環境を1つの実行ファイルにパッケージ化します。
  • クロスプラットフォームの互換性Windows、macOS、Linux、FreeBSD、OpenBSD、NetBSDに対応しています。
  • ローカルオペレーションインターネット接続は不要で、すべてのデータ処理はローカルで行われるため、プライバシーと安全性が確保されています。
  • マルチモーダルサポートテキスト入力と画像入力をサポートし、豊富なインタラクティブ機能を提供します。
  • OpenAI API対応OpenAI APIと互換性のあるインターフェースを提供し、既存のアプリケーションとの統合を容易にします。
  • ハイパフォーマンス行列乗算カーネルが最適化され、CPUとGPU上でより高速に動作するようになりました。
  • オープンソースプロジェクトオープンソースコード、活発なコミュニティへの貢献、継続的なアップデートと最適化。

 

ヘルプの使用

インストールと操作

  1. llamafileのダウンロードアクセス GitHubページ 最新版のllamafileをダウンロードしてください。
  2. 執行権限の委譲(macOS、Linux、BSDユーザー向け):
    chmod +x path/to/llamafile
    
  3. llamafileを実行する::
    • macOS、Linux、BSDユーザー向け:
      ./パス/to/llamafile
      
    • Windowsユーザーの場合:ファイル名を .exe サフィックスを付けて実行する:
      .\pathathtoppllamafile.exe
      

機能操作

  1. ウェブインターフェースの起動: llamafileを実行すると、ブラウザが自動的にチャット画面を開きます(開かない場合は手動でアクセスしてください)。 http://127.0.0.1:8080/).
  2. OpenAI APIインターフェースの使用: llamafileはOpenAI APIと互換性のあるインターフェイスを提供し、一般的なAPIのユースケースをサポートします。以下のコマンドで呼び出すことができます:
    curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{」。
    "model": "LLaMA_CPP", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello", "world!
    「メッセージ": [{ "role": "user", "content": "Hello, world!]
    }'
    
  3. 画像入力例えば、画像をアップロードして、それについて質問することができます:
    curl -X POST http://localhost:8080/v1/images -F "image=@path/to/image.jpg" -F "prompt=Describe this image"
    
  4. コマンドラインモードllamafileはスクリプト操作のためのコマンドラインモードもサポートしています:
    ./path/to/llamafile --cli -p "プロンプトはここ"
    

一般的な問題

  • 能力の問題パーミッションの問題が発生した場合は、ファイルに実行パーミッションがあることを確認してください。 chmod +x コマンド)。
  • ファイルサイズ制限Windowsユーザーは、1つの実行ファイルのサイズが4GBを超えないことに注意してください。
  • 従属問題macOSユーザーはXcodeをインストールする必要があります。 コマンド ラインツール、Linuxユーザーは、GPUアクセラレーションをサポートするためにCUDA SDKまたはROCm SDKをインストールする必要があるかもしれません。

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