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文档LazyLLM 项目介绍
LazyLLM 是一个低代码开发工具，旨在帮助用户构建多代理大语言模型 (LLM) 应用程序。该工具为开发人员提供了一种快捷的方式来创建复杂的人工智能应用程序，既节省成本，又能持续进行迭代优化。LazyLLM 提供了一个便捷的应用构建流程，并且在应用开发的各个阶段提供了丰富的标准流程和工具支持。
LazyLLM 的工作流程
基于 LazyLLM 的 AI 应用开发流程遵循“原型构建 -> 数据反馈 -> 迭代优化”的工作模式。用户可以快速使用 LazyLLM 构建原型应用程序，然后利用特定任务数据分析问题，再在应用的关键阶段对算法进行迭代和模型微调，以逐步提升整体性能。
项目特点
- 便捷的 AI 应用组装流程：即便不了解大模型，也能使用内建的数据流和功能模块轻松组装具有多代理的AI应用程序。
- 一键部署复杂应用：提供了一键部署所有模块的能力，简化了复杂应用的部署过程。
- 跨平台兼容性：支持快速切换 IaaS 平台而无需修改代码，兼容裸金属服务器、开发机、Slurm 集群以及公有云等。
- 参数优化支持：通过格点搜索的方式，自动尝试不同的底层模型、检索策略和微调参数，以评估和优化应用。
- 高效模型微调：支持在应用中对模型进行微调，以持续提升应用表现。
可以用 LazyLLM 构建什么
LazyLLM 可以用来构建常见的人工智能应用程序，例如：
ChatBots（聊天机器人）
示例代码：
import lazyllm
chat = lazyllm.OnlineChatModule()
lazyllm.WebModule(chat).start().wait()
多模态和意图识别的高级机器人
支持包括图像问答、绘图生成等多种高级功能。
RAG (检索增强生成)
通过检索技术增强内容生成的能力，如信息检索、重新排序等。
故事创作工具
自动根据提供的大纲生成丰富的故事情节。
AI 绘画助手
将用户输入转换为英文绘画提示词，以自动生成绘画。
LazyLLM 能做什么
- 应用构建：定义数据流如管道、并行、选择器、条件判断和循环，支持快速构建多代理AI应用。
- 跨平台操作：在不同计算平台上提供一致的用户体验。
- 支持大规模模型的微调和推理：支持离线和在线模型服务。
- 支持常见的RAG组件：如文档、解析器、检索器、重排序等。
- 支持基本网页服务：如聊天界面和文档管理界面。
安装指南
可以通过以下两种方式安装 LazyLLM：
- 从源码安装：克隆项目并安装所需的 Python 包。
- 通过 pip 安装：直接从 Python 包管理工具安装 LazyLLM 及其依赖。
设计理念
LazyLLM 的设计理念基于对大模型在生产环境中局限性的深刻理解，强调快速原型设计，并辅以基于具体场景数据的坏案例分析和关键部位的算法实验与模型微调，提高整体应用性能。最终目标是让算法研究者和开发者专注于算法和数据，解决实际问题，而不是复杂的工程实现。
主体框架
LazyLLM 提供了模块化的架构，用户可以通过组合和替换不同的模块来构建复杂的应用程序。这些模块包括组件、模块和流程，其中组件是 LazyLLM 最小的执行单元，而模块则是更高层次的抽象，具备多种关键能力，如训练、部署、推理和评估。流程定义了数据流，建模复杂的应用场景。
通过这样的设计，LazyLLM 希望为各类开发者提供一个快速、高效、低门槛的 AI 应用开发路径，助力 AI 技术在实际生产中的采用和普及。
