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llama-cpp-wasm

浏览器环境下运行大语言模型的WebAssembly解决方案

llama-cpp-wasm是一个为llama.cpp提供WebAssembly构建和绑定的开源项目。它支持在浏览器中运行大语言模型,提供单线程和多线程版本。该项目兼容多种模型,包括Qwen、StableLM和TinyLlama等,使开发者能够在Web环境中实现自然语言处理功能。项目易于集成,为浏览器端AI应用开发提供了便利。

llama-cpp-wasm

llama.cppWebAssembly(Wasm)构建和绑定,由Tangled Group, Inc支持。

llama-cpp-wasm

在线演示

https://tangledgroup.github.io/llama-cpp-wasm/

构建

git clone https://github.com/tangledgroup/llama-cpp-wasm.git
cd llama-cpp-wasm
./build-single-thread.sh
./build-multi-thread.sh

构建完成后,你可以在dist/llama-stdist/llama-mt目录中找到构建好的llama.cpp

部署

基本上,你可以在构建后将dist/llama-stdist/llama-mt目录复制粘贴到你的项目中,然后作为普通的JavaScript库/模块使用。

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <body>
    <label for="prompt">提示:</label>
    <br/>

    <textarea id="prompt" name="prompt" rows="25" cols="80">假设Alice最初有3个苹果,然后Bob给了Alice 7个苹果,之后Alice给了厨师5个苹果,接着Tim给了Alice她现有苹果数量的3倍。Alice现在有多少个苹果?让我们一步步思考。</textarea>
    <br/>

    <label for="result">结果:</label>
    <br/>

    <textarea id="result" name="result" rows="25" cols="80"></textarea>
    <br/>
    
    <script type="module" src="example.js"></script>
  </body>
</html>

example.js

// import { LlamaCpp } from "./llama-st/llama.js";
import { LlamaCpp } from "./llama-mt/llama.js";

const onModelLoaded = () => { 
  console.debug('模型:已加载');
  const prompt = document.querySelector("#prompt").value;
  document.querySelector("#result").value = prompt;

  app.run({
    prompt: prompt,
    ctx_size: 4096,
    temp: 0.1,
    no_display_prompt: true,
  });
}

const onMessageChunk = (text) => {
  console.log(text);
  document.querySelector('#result').value += text;
};

const onComplete = () => {
  console.debug('模型:已完成');
};

const models = [
  'https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-GGUF/resolve/main/qwen2-beta-0_5b-chat-q8_0.gguf',
  'https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat-GGUF/resolve/main/qwen1_5-1_8b-chat-q8_0.gguf',
  'https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-2-zephyr-1_6b/resolve/main/stablelm-2-zephyr-1_6b-Q4_1.gguf',
  'https://huggingface.co/TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF/resolve/main/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf',
  'https://huggingface.co/TheBloke/phi-2-GGUF/resolve/main/phi-2.Q4_K_M.gguf'
];

const model = models[2]; // stablelm-2-zephyr-1_6b

const app = new LlamaCpp(
  model,
  onModelLoaded,          
  onMessageChunk,       
  onComplete,
);

运行示例

首先生成自签名证书。

openssl req -newkey rsa:2048 -new -nodes -x509 -days 3650 -keyout key.pem -out cert.pem

运行单线程示例

npx http-server -S -C cert.pem

运行多线程示例

docs/server.js复制到你的工作目录。

npm i express
node server.js

然后在浏览器中打开:https://127.0.0.1:8080/

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