LocalAI - 兼容OpenAI的本地部署LLM技术栈

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LocalAI 是一个用于本地推理的与OpenAI API 规范兼容的REST API，它允许使用消费级硬件在本地或本地运行模型，支持与 ggml 格式兼容的多个模型系列。有关受支持模型系列的列表，请参阅下面的模型兼容性表。

推荐：用 NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。

OpenAI 替代性REST API
支持多种模型
第一次加载后，它会将模型加载到内存中以进行更快的推理
支持提示模板
使用 C++ 绑定来实现更快的推理和更好的性能。

LocalAI 是一个社区驱动的项目，专注于让任何人都能访问 AI。它最初是由 SpectroCloud OSS 办公室的 mudler 创建的。

LocalAI 使用 C++ 绑定来优化速度。它基于用于音频转录的 llama.cpp、gpt4all、rwkv.cpp、ggml、whisper.cpp 和用于嵌入的 bert.cpp。

1、LocalAI工作原理

2、LocalAI模型兼容性

LocalAI与 llama.cpp 支持的模型兼容，还支持 GPT4ALL-J 和带有 ggml 的 cerebras-GPT。LocalAI还应该与 StableLM 和 GPTNeoX ggml 模型兼容，但我们尚未测试过。

模型兼容性列表如下：

3、LocalAI使用方法

LocalAI 默认作为容器镜像出现。可以在此处查看带有相应标签的所有可用镜像。

运行 LocalAI 的最简单方法是使用 docker-compose：

git clone https://github.com/go-skynet/LocalAI
cd LocalAI
# (optional) Checkout a specific LocalAI tag
# git checkout -b build <TAG>
# copy your models to models/
cp your-model.bin models/
# (optional) Edit the .env file to set things like context size and threads
# vim .env
# start with docker-compose
docker-compose up -d --build
# Now API is accessible at localhost:8080
curl http://localhost:8080/v1/models
# {"object":"list","data":[{"id":"your-model.bin","object":"model"}]}
curl http://localhost:8080/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
     "model": "your-model.bin",            
     "prompt": "A long time ago in a galaxy far, far away",
     "temperature": 0.7
   }'

下面是使用 GPT4ALL-J 模型的示例：

# Clone LocalAI
git clone https://github.com/go-skynet/LocalAI
cd LocalAI
# (optional) Checkout a specific LocalAI tag
# git checkout -b build <TAG>
# Download gpt4all-j to models/
wget https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin -O models/ggml-gpt4all-j
# Use a template from the examples
cp -rf prompt-templates/ggml-gpt4all-j.tmpl models/
# (optional) Edit the .env file to set things like context size and threads
# vim .env
# start with docker-compose
docker-compose up -d --build
# Now API is accessible at localhost:8080
curl http://localhost:8080/v1/models
# {"object":"list","data":[{"id":"ggml-gpt4all-j","object":"model"}]}
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{