LazyLLM: инструмент разработки с открытым исходным кодом Shangtang для создания мультиинтеллектуальных приложений для тела

Общее введение

LazyLLM - это инструмент с открытым исходным кодом, разработанный командой LazyAGI и направленный на упрощение процесса разработки приложений с большим количеством интеллектуальных моделей. Он помогает разработчикам быстро создавать сложные ИИ-приложения и экономить время на утомительных инженерных настройках благодаря развертыванию в один клик и легким механизмам шлюзов. Независимо от того, начинающий вы или опытный разработчик, LazyLLM обеспечивает поддержку: новички могут легко начать работу с готовыми модулями, в то время как эксперты могут достичь продвинутой разработки с помощью гибких функций настройки. Инструмент подчеркивает эффективность и практичность, интегрируя предпочтительные компоненты, чтобы обеспечить создание готовых к производству приложений с минимальными затратами. В настоящее время на GitHub насчитывается более 1100 звезд, сообщество активно и постоянно обновляется.

Список функций

• Развертывание сложных приложений одним щелчком мыши: Поддерживает полный процесс от проверки прототипа до выпуска продукции с автоматизированной конфигурацией сервисов субмодуля.
• Кросс-платформенная совместимость: Адаптация к пустым серверам, машинам разработки, кластерам Slurm и публичным облакам без изменения кода.
• Управление потоками данных (Flow): Предоставляет предопределенные процессы, такие как Pipeline и Parallel, для простой организации сложной логики приложения.
• модульный компонент: Поддержка кастомизации и расширений, интеграция пользовательских алгоритмов или инструментов сторонних производителей.
• Облегченный механизм шлюза: Упростите запуск службы и настройку URL для более эффективной разработки.
• Поддержка развития мультиразведки: Быстрое создание приложений, содержащих множество агентов ИИ, приспособленных к решению больших модельных задач.

Использование помощи

Процесс установки

LazyLLM - это проект с открытым исходным кодом на базе Python, процесс установки прост и понятен. Вот подробные шаги:

Подготовка к защите окружающей среды

1. Проверка системных требований: Убедитесь, что на вашем устройстве установлен Python 3.8 или выше.
2. Установка Git: Если у вас не установлен Git, вы можете использовать инструмент командной строки, такой как apt-get install git возможно brew install git) Установка.
3. Создание виртуальной среды (необязательно, но рекомендуется)::

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

Загрузка и установка

1. Клонирование репозитория GitHub::

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

2. Установка зависимостей::
   • Выполните следующую команду для установки необходимых библиотек:

     pip install -r requirements.txt
     

   • Если вы столкнулись с конфликтом зависимостей, попробуйте обновить pip:

     pip install --upgrade pip
     

3. Проверка установки::
   • Запустите код примера, чтобы убедиться в успешной установке:

     python -m lazyllm --version
     

   • Если возвращается номер версии (например, v0.5), установка завершена.

Дополнительно: развертывание Docker

• LazyLLM поддерживает упаковку образов Docker в один клик:
  1. Установите Docker (см. официальный сайт: https://docs.docker.com/get-docker/).
  2. Запустите его в корневом каталоге проекта:

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

Как использовать

В основе LazyLLM лежит возможность быстрого создания приложений искусственного интеллекта за счет модульности и управления потоками данных. Ниже представлено подробное руководство по использованию ключевых функций:

Особенность 1: развертывание сложных приложений одним щелчком мыши

• процедура::
  1. Подготовка файла конфигурации приложения: Создать config.yamlОпределите модули и сервисы. Например:

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

  2. Начальные услуги::

     python -m lazyllm deploy
     

  3. проверка состояния: Получите доступ к журналу, чтобы убедиться в правильности работы всех модулей.
• Описание: Эта функция автоматически соединяет подмодули через легкий шлюз, избавляя от необходимости вручную настраивать URL-адреса и делая ее идеальной для быстрого создания прототипов.

Особенность 2: кроссплатформенная совместимость

• процедура::
  1. Назначенные платформы: Добавьте параметры в командную строку, например:

     python -m lazyllm deploy --platform slurm
     

  2. Коммутационные среды: Не нужно менять код, просто замените --platform параметры (например. cloud возможно bare_metal).
• сценарий примененияРазработчики могут плавно переходить в облако после локального тестирования, чтобы сократить усилия по адаптации.

Функция 3: Управление потоками данных (Flow)

• процедура::
  1. Определение потока данных: Вызов предопределенного потока в сценарии Python. например, для создания конвейера:

     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. Выполнение сложных процессов: Многозадачность в сочетании с Parallel или Diverter:

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

• Описание: Flow предоставляет стандартизированные интерфейсы для сокращения дублирования преобразования данных и поддержки совместной разработки между модулями.

Функция 4: Модульная настройка компонентов

• процедура::
  1. Регистрация пользовательских функций::

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

  2. Интеграция в приложения: Вызывается в конфигурации потока или развертывания my_function.
• Расширенное использование: Поддержка регистрации команд Bash для разработки гибридных сценариев.

Советы и рекомендации

• регулировка компонентов во время тестирования: Дополнения во время выполнения --verbose чтобы просмотреть подробный журнал:

  python -m lazyllm deploy --verbose
  

• Поддержка общества: Вы можете оставить отзыв на GitHub Issues, и команда своевременно ответит на него.
• обновление: Регулярно обновляйте код:

  git pull origin main
  

Выполнив эти шаги, вы сможете быстро приступить к работе с LazyLLM и создавать приложения от простых прототипов до крупных моделей на уровне производства.