Implementierung eines standardisierten API-Dienstes
Einer der wichtigsten Werte des LlamaEdge-Projekts ist seine vollständige API-Kompatibilität. Das System implementiert einen Service-Endpunkt, der vollständig mit der OpenAI-API-Spezifikation übereinstimmt, einschließlich Standardschnittstellen wie Chat/Vervollständigungen, Einbettungen und mehr. Entwickler können bestehende OpenAI-basierte Anwendungen nahtlos ersetzen, indem sie einfach die API-Endpunktadresse ändern, um auf lokal laufende Llama2- oder DeepSeek-Modelle zuzugreifen.
Der API-Dienst wird über das Modul llama-api-server.wasm bereitgestellt, das das dynamische Laden mehrerer Modellinstanzen unterstützt. Zu den typischen Konfigurationen gehören die Einstellung der API_KEY-Sicherheitsauthentifizierung, die Angabe von Prompt-Template-Vorlagen, die Anpassung der Größe des Kontextfensters ctx und andere Parameter. Nachdem der Dienst gestartet wurde, kann er entweder direkt über cURL getestet oder in KI-Frameworks wie LangChain integriert werden.
Praktische Beispiele zeigen, dass der auf dem DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Modell basierende API-Dienst bei der Verarbeitung eines Kontexts mit 4096 Token die Inferenzlatenz in Millisekunden kontrolliert. Das System unterstützt außerdem auf innovative Weise das gleichzeitige Laden von Chat- und Einbettungsmodellen und bietet damit eine vollständige Infrastruktur für komplexe KI-Anwendungen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaEdge: der schnellste Weg, LLM lokal auszuführen und zu optimieren!Die
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil