node-llama-cpp - 本地运行文本生成AI模型，兼容Metal和CUDA

node-llama-cpp 项目介绍

项目概述

node-llama-cpp 是一个让用户能够在本地计算机上运行 AI 模型的项目。这一工具的主要目标是让用户在不需要广泛配置和依赖的情况下，能够在多种硬件平台上使用大语言模型（LLMs）。不论是初学者还是专业的开发人员，都能方便地利用这个工具进行 AI 项目的开发。

主要特性

本地运行 LLMs：用户无需依赖云服务即可在自己的机器上运行大规模语言模型。
多种硬件支持：支持 Metal、CUDA 和 Vulkan 等多种 GPU 技术，自动适配硬件，无需手动配置。
预构建二进制文件：提供了预构建的二进制文件，用户可选择直接使用，或在缺少支持时从源代码构建，它不需要 node-gyp 或 Python。
强大的开发套件：提供了使用 LLMs 所需的全套工具和文档支持。
指令行界面 (CLI)：用户无需编写代码，只需通过简单的命令行操作即可与模型进行聊天。
即时更新：始终与最新的 llama.cpp 保持同步，一行指令即可下载和编译最新版本。
格式化输出：强制模型以特定的格式输出结果，例如 JSON，甚至可以遵从特定的 JSON schema。
函数调用能力：模型具备按需求调用函数以检索信息或执行操作的能力。
内嵌支持：提供模型内嵌的功能，增强使用体验。
TypeScript 支持：为开发者提供了完整的 TypeScript 支持和完整的文档。

文档与支持

node-llama-cpp 提供了详尽的文档支持，包括入门指南、API 参考、指令行帮助、博客、变更日志和项目路线图。

试用与安装

用户可以不进行安装，即可使用如下命令直接在终端中与模型进行交流：

npx -y node-llama-cpp chat

若要永久安装，可以使用以下命令：

npm install node-llama-cpp

这个包提供了 macOS、Linux 和 Windows 的预构建二进制文件。如果某个平台没有预构建文件，它将回退到使用 cmake 从源码构建。

使用示例

node-llama-cpp 提供了简单的 TypeScript 示例代码，帮助用户快速上手。以下是一个简化的终端会话示例：

import {fileURLToPath} from "url";
import path from "path";
import {getLlama, LlamaChatSession} from "node-llama-cpp";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

const llama = await getLlama();
const model = await llama.loadModel({
    modelPath: path.join(__dirname, "models", "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf")
});
const context = await model.createContext();
const session = new LlamaChatSession({
    contextSequence: context.getSequence()
});


const q1 = "Hi there, how are you?";
console.log("User: " + q1);

const a1 = await session.prompt(q1);
console.log("AI: " + a1);


const q2 = "Summarize what you said";
console.log("User: " + q2);

const a2 = await session.prompt(q2);
console.log("AI: " + a2);

想要查看更多示例和使用指南，请参阅入门指南。

贡献与致谢

node-llama-cpp 欢迎开发者贡献代码，可以通过查阅贡献指南来了解更多信息。

特别感谢 llama.cpp 项目，其代码库链接为 ggerganov/llama.cpp。

如果你喜欢这个项目，请记得在 GitHub 上给它点星。