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simpleAI

自托管的AI API替代方案,涵盖文本、聊天、编辑和嵌入功能

SimpleAI项目提供自托管的AI API替代方案,可快速试验文本补全、聊天、编辑和嵌入等主要端点。支持多种响应模式,通过gRPC协议实现多语言的模型推理分离,降低对特定API提供商的依赖。项目包含多种示例和详细的安装使用指南,适合开发者构建、测试和优化自己的AI应用。

simpleAI 项目介绍

项目概述

simpleAI 是一个面向自托管的替代方案,专注于提供与大型语言模型(LLM)相关的主要 API 端点。它旨在复制一些主要的功能,包括文本生成、聊天、编辑以及嵌入等。虽然目前还不支持图像、音频、文件、微调和内容管理等功能,但它的设计使得用户可以快速、简便地进行各种实验,以便找到最适合的解决方案。

项目背景

此项目的开发不仅是因为有趣,还因为它能够帮助用户:

  • 试验新的模型,减少对特定 API 服务商的依赖。
  • 创建基准测试,以决定哪种方法最适合特定需求。
  • 在某些特定情况下,提供无需完全依赖外部服务的解决方案,无需重新编写所有代码。

如果您找到了有趣的使用场景,欢迎分享您的经验。

安装和配置

用户需要在具备 Python 3.9 或更新版本的机器上安装 simpleAI。可以选择从源码安装或通过 Pypi 安装:

pip install git+https://github.com/lhenault/simpleAI 

pip install simple_ai_server

安装后,用户需要创建一个配置文件来声明需要使用的模型:

simple_ai init

生成的 models.toml 文件用于声明不同的模型,然后启动服务器:

simple_ai serve [--host 127.0.0.1] [--port 8080]

模型集成和声明

simpleAI 使用 gRPC 协议来查询模型,从而实现 API 与模型推理之间的分离,并支持 Python 之外的多种语言。

例如,要在 Python 中公开一个嵌入模型,用户只需导入相关库并实现 EmbeddingModel 类的 .embed() 方法即可。对于完成任务,只需类似地导入完成服务器模块,并实现相应的方法。

在部署了 gRPC 服务后,可以将其添加至 models.toml 配置文件。举例如下:

[llama-7B-4b]
    [llama-7B-4b.metadata]
        owned_by    = 'Meta / ggerganov'
        permission  = []
        description = 'C++ implementation of LlaMA model, 7B parameters, 4-bit quantization'
    [llama-7B-4b.network]
        url = 'localhost:50051'
        type = 'gRPC'

使用说明

simpleAI 支持通过 Swagger UI 查看和测试不同的 API 端点,也可以使用您喜欢的工具直接使用 API。例如,通过 cURL 命令进行编辑请求:

curl -X 'POST' \
  'http://127.0.0.1:8080/edits' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
  "model": "alpaca-lora-7B",
  "instruction": "Make this message nicer and more formal",
  "input": "This meeting was useless and should have been a bloody email",
  "top_p": 1,
  "n": 1,
  "temperature": 1,
  "max_tokens": 256
}'

同时,它也兼容 OpenAI 的 Python 客户端,可以按照常规方法进行 API 请求。

常见问题及解决方案

  • CORS 问题:建议通过自定义脚本配置 CORS 中间件,而非直接使用 simple_ai serve 命令。
  • 需要 /v1 前缀:某些项目需要此前缀,可以通过自定义脚本实现。
  • 添加自定义端点:用户可以通过编写自己的 Python 脚本轻松实现。

贡献

这个项目仍在不断发展,欢迎通过 Pull Request、问题报告、文档编写或设计酷炫的 Logo 等方式进行贡献。

开发环境

要安装开发环境,需要确保系统上已安装 makepoetry。执行以下命令可安装开发环境:

make install-dev 

这将安装所有开发依赖项并配置预提交助手。

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