rust-llama.cpp: Rust 语言绑定的 LLaMA 模型推理库

rust-llama.cpp

rust-llama.cpp: 让 LLaMA 模型在 Rust 中腾飞 🦀🦙

人工智能和大语言模型正在改变我们的世界,而 Rust 作为一门安全高效的系统级编程语言,也在 AI 领域展现出巨大潜力。本文将为大家介绍一个优秀的开源项目 - rust-llama.cpp,它为著名的 LLaMA 模型提供了 Rust 语言绑定,让开发者能够在 Rust 生态中轻松使用这一强大的 AI 模型。

项目简介

rust-llama.cpp 是一个基于 LLaMA.cpp 项目开发的 Rust 语言绑定库。LLaMA.cpp 是一个广受欢迎的 C++ 实现,可以在 CPU 上高效运行 LLaMA 模型。而 rust-llama.cpp 则通过 FFI (外部函数接口)将 LLaMA.cpp 的功能包装成 Rust API,让 Rust 开发者能够方便地在自己的项目中集成 LLaMA 模型。

该项目由 GitHub 用户 mdrokz 开发和维护,目前在 GitHub 上已获得超过 300 颗星标,显示出社区对这个项目的认可。

rust-llama.cpp GitHub 仓库截图

主要特性

rust-llama.cpp 提供了以下核心功能:

完整的 LLaMA 模型支持: 支持加载和运行各种规模的 LLaMA 模型,包括 7B、13B、30B 和 65B 参数版本。
高性能推理: 利用 LLaMA.cpp 的优化,可以在普通 CPU 上实现高效的模型推理。
灵活的配置选项: 提供丰富的模型加载和推理选项,如上下文大小、批处理大小、线程数等。
Token 回调机制: 支持在生成过程中实时获取每个 token,方便实现流式输出等功能。
安全的 Rust 接口: 将底层 C++ 代码包装成符合 Rust 安全性要求的 API。
跨平台支持: 可在 Linux、macOS 和 Windows 等多个平台上使用。

使用方法

要在 Rust 项目中使用 rust-llama.cpp,首先需要在 Cargo.toml 中添加依赖:

[dependencies]
llama_cpp_rs = "0.3.0"

然后,可以使用以下代码来加载模型并进行预测:

use llama_cpp_rs::{
    options::{ModelOptions, PredictOptions},
    LLama,
};

fn main() {
    // 创建模型选项
    let model_options = ModelOptions::default();

    // 加载模型
    let llama = LLama::new(
        "path/to/model.bin".into(),
        &model_options,
    ).unwrap();

    // 创建预测选项
    let predict_options = PredictOptions {
        token_callback: Some(Box::new(|token| {
            println!("生成的 token: {}", token);
            true
        })),
        ..Default::default()
    };

    // 进行预测
    llama.predict(
        "请告诉我中国的首都是哪里?".into(),
        predict_options,
    ).unwrap();
}

这段代码展示了如何加载模型、设置回调函数以及进行文本生成。开发者可以根据自己的需求调整各种参数和选项。