Histórico
Muitos aplicativos são projetados em torno da API OpenAI, e o LlamaEdge oferece uma maneira de encapsular o LLM nativo na API OpenAI padrão.
Processos operacionais essenciais
- Etapa 1: Faça o download do servidor de API Wasm
curl -LO https://github.com/second-state/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-api-server.wasm - Etapa 2: iniciar o serviço de API
Execute o comando: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 - Etapa 3: Teste de integração
Pode ser testado via curl: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"}'
Recomendações de aplicação prática
É possível usar esse serviço de API: 1) para acessar aplicativos Chatbot existentes; 2) para o desenvolvimento de LangChain; 3) como um componente central de um sistema RAG; e 4) como uma alternativa aos serviços em nuvem para reduzir custos.
Essa resposta foi extraída do artigoLlamaEdge: a maneira mais rápida de executar e ajustar o LLM localmente!O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como transformar um serviço LLM local em um formato compatível com a API da OpenAI?
