Hintergrund
Viele Anwendungen sind um die OpenAI-API herum entwickelt worden, und LlamaEdge bietet eine Möglichkeit, natives LLM in die Standard-OpenAI-API zu kapseln.
Zentrale Betriebsprozesse
- Schritt 1: Herunterladen des API-Servers Wasm
curl -LO https://github.com/second-state/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-api-server.wasm - Schritt 2: Starten Sie den API-Dienst
Führen Sie den Befehl aus:wasmedge --dir .:. --env API_KEY=your_api_key llama-api-server.wasm --model-name llama-3.2-1B --prompt-template llama-chat --reverse-prompt "[INST]" --ctx-size 32000 - Schritt 3: Integrationstests
Kann über curl getestet werden:curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions -H 'accept:application/json' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"messages":[{"role":"system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role":"user", "content": "What is the capital of France?"}], "model": "DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"}'
Praktische Anwendungsempfehlungen
Es ist möglich, diesen API-Dienst zu nutzen: 1) um auf bestehende Chatbot-Anwendungen zuzugreifen; 2) für die LangChain-Entwicklung; 3) als Kernkomponente eines RAG-Systems; und 4) als Alternative zu Cloud-Diensten, um Kosten zu reduzieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaEdge: der schnellste Weg, LLM lokal auszuführen und zu optimieren!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie wandelt man einen lokalen LLM-Dienst in eine OpenAI-API-kompatible Form um?
