LazyLLM: a ferramenta de desenvolvimento de código reduzido de código aberto da Shangtang para a criação de aplicativos corporais multiinteligentes

Introdução geral

O LazyLLM é uma ferramenta de código aberto desenvolvida pela equipe do LazyAGI, com foco na simplificação do processo de desenvolvimento de aplicativos de modelos grandes de inteligência múltipla. Ela ajuda os desenvolvedores a criar rapidamente aplicativos complexos de IA e economizar tempo em configurações de engenharia tediosas por meio da implantação com um clique e de mecanismos de gateway leves. Seja você um desenvolvedor iniciante ou experiente, o LazyLLM oferece suporte: os novatos podem começar facilmente com módulos pré-construídos, enquanto os especialistas podem obter desenvolvimento avançado com recursos flexíveis de personalização. A ferramenta enfatiza a eficiência e a praticidade, integrando os componentes preferidos para garantir que os aplicativos prontos para produção sejam criados com o menor custo possível. Com mais de 1100 estrelas no GitHub e uma comunidade ativa, as atualizações são contínuas.

Lista de funções

• Implemente aplicativos complexos com um cliqueSuporte ao processo completo, desde a validação do protótipo até a liberação da produção, com configuração automatizada de serviços de submódulos.
• Compatibilidade entre plataformasAdaptação a servidores bare metal, máquinas de desenvolvimento, clusters Slurm e nuvens públicas sem alterações no código.
• Gerenciamento de fluxo de dados (Flow)Fornece processos predefinidos, como pipeline e paralelo, para organizar facilmente a lógica de aplicativos complexos.
• componente modularSuporte para personalização e extensões, integração de algoritmos de usuário ou ferramentas de terceiros.
• Mecanismo de gateway leveSimplifique a inicialização do serviço e a configuração de URL para um desenvolvimento mais eficiente.
• Oferece suporte ao desenvolvimento de várias inteligênciasCrie rapidamente aplicativos com vários agentes de IA adaptados a tarefas de modelos grandes.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O LazyLLM é um projeto de código aberto baseado em Python, cujo processo de instalação é simples e direto. Aqui estão as etapas detalhadas:

Preparação ambiental

1. Verificação dos requisitos do sistemaVerifique se você tem o Python 3.8 ou superior instalado em seu dispositivo.
2. Instalação do GitSe você não tiver o Git instalado, poderá usar uma ferramenta de linha de comando, como apt-get install git talvez brew install git) Instalação.
3. Criação de um ambiente virtual (opcional, mas recomendado)::

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

Download e instalação

1. Clonagem de um repositório do GitHub::

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

2. Instalação de dependências::
   • Execute o seguinte comando para instalar as bibliotecas necessárias:

     pip install -r requirements.txt
     

   • Se você encontrar um conflito de dependências, tente atualizar o pip:

     pip install --upgrade pip
     

3. Verificar a instalação::
   • Execute o código de amostra para confirmar a instalação bem-sucedida:

     python -m lazyllm --versão
     

   • Se o número da versão for retornado (por exemplo, v0.5), a instalação estará concluída.

Opcional: implantação do Docker

• O LazyLLM oferece suporte ao empacotamento de imagens com um clique do Docker:
  1. Instale o Docker (consulte o site oficial: https://docs.docker.com/get-docker/).
  2. Execute-o no diretório raiz do projeto:

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

Como usar

No centro do LazyLLM está a capacidade de criar rapidamente aplicativos de IA por meio da modularidade e do gerenciamento do fluxo de dados. Abaixo está um guia detalhado de como fazer para os principais recursos:

Recurso 1: Implemente aplicativos complexos com um clique

• procedimento::
  1. Preparação do arquivo de configuração do aplicativo: Crie o config.yamlDefina módulos e serviços. Por exemplo:

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

  2. Início dos serviços::

     python -m lazyllm deploy
     

  3. verificar statusSaída de registro de acesso para confirmar que todos os módulos estão funcionando corretamente.
• Descrição em destaqueEsse recurso conecta automaticamente os submódulos por meio de um gateway leve, eliminando a necessidade de configurar manualmente os URLs e tornando-o ideal para prototipagem rápida.

Recurso 2: Compatibilidade entre plataformas

• procedimento::
  1. Plataformas designadasAdicionar parâmetros à linha de comando, por exemplo:

     python -m lazyllm deploy --platform slurm
     

  2. Ambientes de comutaçãoNão há necessidade de alterar o código, basta substituir --plataforma parâmetros (por exemplo nuvem talvez bare_metal).
• cenário do aplicativoOs desenvolvedores podem migrar sem problemas para a nuvem após o teste local para reduzir o esforço de adaptação.

Função 3: Gerenciamento de fluxo de dados (fluxo)

• procedimento::
  1. Definição do fluxo de dadosChamada de um fluxo predefinido em um script Python, como a criação de um pipeline:

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

  2. Execução de processos complexosMultitarefa: Multitarefa em combinação com Parallel ou Diverter:

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

• Descrição em destaqueO Flow oferece interfaces padronizadas para reduzir a duplicação da conversão de dados e apoiar o desenvolvimento colaborativo entre os módulos.

Função 4: Personalização de componentes modulares

• procedimento::
  1. Registro de funções personalizadas::

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

  2. Integração em aplicativosChamado na configuração do fluxo ou da implantação minha_função.
• Uso avançadoSuporte ao registro de comandos Bash para desenvolvimento de scripts híbridos.

Dicas e truques

• ajustar os componentes durante o teste: Adições em tempo de execução --verbose para visualizar o registro detalhado:

  python -m lazyllm deploy --verbose
  

• Suporte à comunidadeVocê pode enviar feedback sobre os problemas do GitHub e a equipe responderá em tempo hábil.
• atualizaçãoPuxe o código mais recente regularmente:

  git pull origin main
  

Com essas etapas, você pode começar a usar o LazyLLM rapidamente e criar aplicativos que variam de protótipos simples a modelos grandes em nível de produção.