WebLLM——一款将大语言模型聊天引入浏览器的开源工具

山行AI

发布于 2024-05-09 15:56:48

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发布于 2024-05-09 15:56:48

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Web LLM

转载自三人行AI：WebLLM——一款将大语言模型聊天引入浏览器的开源工具

WebLLM 是一个模块化且可定制的 JavaScript 包，可以直接将语言模型聊天引入浏览器，并通过硬件加速。所有操作都在浏览器内完成，无需服务器支持，并通过 WebGPU 加速。

WebLLM 与 OpenAI API 完全兼容。也就是说，您可以在任何开源模型上使用相同的 OpenAI API，功能包括 json 模式、函数调用、流式传输等。

我们可以为每个人构建 AI 助手带来许多有趣的机会，并在享受 GPU 加速的同时保障隐私。

查看我们的演示网页试试看！[1]您可以使用 WebLLM 作为基础 npm 包，并通过查阅文档和查看“快速开始”来构建自己的 Web 应用程序。此项目是 MLC LLM 的伴生项目，MLC LLM 可在 iPhone 和其他本地环境上本地运行 LLM。

快速开始

WebLLM 提供了一个简洁且模块化的接口，可在浏览器中访问聊天机器人。WebLLM 包本身不包含 UI，并以模块化方式设计，可以挂接到任何 UI 组件。以下代码片段展示了在网页上生成流式响应的简单示例。您可以查看 examples/get-started[2] 以查看完整示例。

import * as webllm from "@mlc-ai/web-llm";

async function main() {
  const initProgressCallback = (report: webllm.InitProgressReport) => {
    const label = document.getElementById("init-label");
    label.innerText = report.text;
  };
  const selectedModel = "Llama-3-8B-Instruct-q4f32_1";
  const engine: webllm.EngineInterface = await webllm.CreateEngine(
    selectedModel,
    /*engineConfig=*/{ initProgressCallback: initProgressCallback }
  );

  const reply0 = await engine.chat.completions.create({
    messages: [{ "role": "user", "content": "Tell me about Pittsburgh." }]
  });
  console.log(reply0);
  console.log(await engine.runtimeStatsText());
}

main();

请注意，如果您需要将 webllm.Engine 的实例化与加载模型分开，您可以将

const engine: webllm.EngineInterface = await webllm.CreateEngine(
  selectedModel,
  /*engineConfig=*/{ initProgressCallback: initProgressCallback }
);

替换为等效的

const engine: webllm.EngineInterface = new webllm.Engine();
engine.setInitProgressCallback(initProgressCallback);
await engine.reload(selectedModel, chatConfig, appConfig);

使用 Web Worker

WebLLM 支持 WebWorker API，因此您可以将生成过程挂接到单独的工作线程中，这样 webworker 中的计算就不会干扰 UI。

首先，我们创建一个工作线程脚本，该脚本创建一个引擎并将其连接到处理请求的处理器。

// worker.ts
import { EngineWorkerHandler, Engine } from "@mlc-ai/web-llm";

// 将 Engine 挂接到 worker 处理器
const engine = new Engine();
const handler = new EngineWorkerHandler(engine);
self.onmessage = (msg: MessageEvent) => {
  handler.onmessage(msg);
};

然后在主逻辑中，我们创建一个实现相同EngineInterface 的 WebWorkerEngine。其余逻辑保持不变。

// main.ts
import * as webllm from "@mlc-ai/web-llm";

async function main() {
  // 在此处使用 WebWorkerEngine 而不是 Engine
  const engine: webllm.EngineInterface = await webllm.CreateWebWorkerEngine(
    /*worker=*/new Worker(
      new URL('./worker.ts', import.meta.url),
      { type: 'module' }
    ),
    /*modelId=*/selectedModel,
    /*engineConfig=*/{ initProgressCallback: initProgressCallback }
  );
  // 其余部分保持不变
}

构建聊天应用

您可以在 examples/simple-chat[3]中找到一个完整的聊天应用示例。

Chrome 扩展

您还可以在 examples/chrome-extension[4] 和 examples/chrome-extension-webgpu-service-worker[5] 中找到使用 WebLLM 构建 Chrome 扩展的示例。后者利用了服务工作线程，因此扩展在后台持续运行。

完全兼容 OpenAI

WebLLM 旨在与 OpenAI API[6] 完全兼容。因此，除了构建简单的聊天机器人外，您还可以使用 WebLLM 实现以下功能：

•流式传输：以实时块的形式返回输出，使用异步生成器（AsyncGenerator）。•json 模式：高效确保输出以 json 格式返回，更多信息请参见 OpenAI 参考文档。•函数调用：通过 tools 和 tool_choice 字段进行函数调用。•种子复现：使用种子确保输出可复现，通过 seed 字段。

模型支持

我们在 webllm.prebuiltAppConfig 中导出所有支持的模型，在此您可以看到一个模型列表，您可以简单地使用 await webllm.CreateEngine(anyModel) 来调用这些模型。预构建的模型包括：

•Llama-2•Gemma•Phi-1.5 和 Phi-2•Mistral-7B-Instruct•OpenHermes-2.5-Mistral-7B•NeuralHermes-2.5-Mistral-7B•TinyLlama•RedPajama

另外，您可以按照下面的描述编译您自己的模型和权重。

WebLLM 是 MLC LLM[7] 的伴生项目。它重用 MLC LLM 的模型构件和构建流程，请查看 MLC LLM 文档了解如何向 WebLLM 添加新的模型权重和库。

下面，我们将概述高级思想。WebLLM 包的两个元素使得支持新模型和权重变体成为可能：

•model_url：包含模型构件的 URL，如权重和元数据。•model_lib_url：包含加速模型计算的可执行文件的 Web Assembly 库（即 wasm 文件）的 URL。

这两者在 WebLLM 中都是可自定义的。

async function main() {
  const appConfig = {
    "model_list": [
      {
        "model_url": "/url/to/my/llama",
        "model_id": "MyLlama-3b-v1-q4f32_0"
        "model_lib_url": "/url/to/myllama3b.wasm",
      }
    ],
  };
  // 覆盖默认设置
  const chatOpts = {
    "repetition_penalty": 1.01
  };

  const chat = new ChatModule();
  // 加载预构建模型
  // 使用聊天选项覆盖和应用配置
  // 在底层，它将从 myLlamaUrl 加载模型
  // 并将其缓存在浏览器缓存中
  // 聊天也将从 "/url/to/myllama3b.wasm" 加载模型库，
  // 假设它与 myLlamaUrl 中的模型兼容。
  const engine = await webllm.CreateEngine(
    "MyLlama-3b-v1-q4f32_0", 
    /*engineConfig=*/{ chatOpts: chatOpts, appConfig: appConfig }
  );
}

在许多情况下，我们只想提供模型权重变体，而不必要提供新模型（例如，NeuralHermes-Mistral 可以重用 Mistral 的模型库）。有关模型库如何由不同模型变体共享的示例，请参见 prebuiltAppConfig。

从源码构建 WebLLM 包

注意：除非您想更改 WebLLM 包，否则无需自行构建。要简单使用 npm，请遵循“快速开始”或任何示例。

WebLLM 包是为 MLC LLM[8] 设计的 Web 运行时。

1.安装编译所需的所有前提条件：

i.emscripten[9]：这是一个基于 LLVM 的编译器，可以将 C/C++ 源代码编译为 WebAssembly。

•按照安装说明[10]安装最新的 emsdk。•通过 source path/to/emsdk_env.sh *源 *emsdk_env.sh，以便 emcc 可从 PATH 访问，并且命令 emcc 起作用。ii.按照官方指南安装 jekyll。如果您使用 nextjs（参见示例中的 next-simple-chat），则不需要此包。iii.通过命令安装 jekyll-remote-theme。如果安装被阻止，尝试使用 gem 镜像。

我们可以通过在终端尝试 emcc 和jekyll来验证安装是否成功。

2.设置必要环境

准备网页构建所需的所有依赖项：

./scripts/prep_deps.sh

3.构建 WebLLM 包

npm run build

4.验证一些子包然后，您可以前往 examples[11]中的子文件夹验证一些子包。我们使用 Parcelv2 进行打包。尽管 Parcel 有时在跟踪父目录更改方面并不十分理想。当您在 WebLLM 包中进行更改时，尝试编辑子文件夹的 package.json 并保存，这将触发 Parcel 重建。

其他

本文由笔者翻译整理自https://github.com/mlc-ai/web-llm?tab=readme-ov-file，如对你有帮助，请帮忙点赞、转发、关注。

References

[1] 查看我们的演示网页试试看！: https://webllm.mlc.ai/ [2] examples/get-started: https://github.com/mlc-ai/web-llm/tree/main/examples/get-started [3] examples/simple-chat: https://github.com/mlc-ai/web-llm/tree/main/examples/simple-chat [4] examples/chrome-extension: https://github.com/mlc-ai/web-llm/tree/main/examples/chrome-extension [5] examples/chrome-extension-webgpu-service-worker: https://github.com/mlc-ai/web-llm/tree/main/examples/chrome-extension-webgpu-service-worker [6] OpenAI API: https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create [7] MLC LLM: https://github.com/mlc-ai/mlc-llm [8] MLC LLM: https://github.com/mlc-ai/mlc-llm [9] emscripten: https://emscripten.org/ [10] 安装说明: https://emscripten.org/docs/getting_started/downloads.html#installation-instructions-using-the-emsdk-recommended [11] examples: https://github.com/mlc-ai/web-llm/tree/main/examples