WebLLM

兼容性

仅在 Web 环境中可用。

您可以使用 LangChain 的 WebLLM 集成，直接在 Web 浏览器中运行 LLMs。

设置

您需要安装 WebLLM SDK 模块以与本地模型进行通信。

提示

请参阅 此部分以获取有关安装集成包的一般说明。

npm

npm install -S @mlc-ai/web-llm @langchain/community

Yarn

yarn add @mlc-ai/web-llm @langchain/community

pnpm

pnpm add @mlc-ai/web-llm @langchain/community

用法

请注意，第一次调用模型时，WebLLM 将下载该模型的完整权重。这可能是多个千兆字节，具体取决于用户的互联网连接和计算机规格，可能不适合所有应用程序最终用户。虽然浏览器会缓存对该模型的后续调用，但我们建议您使用尽可能小的模型。

我们还建议您在调用和加载模型时使用 单独的 Web 工作线程，以免阻塞执行。

// Must be run in a web environment, e.g. a web worker

import { ChatWebLLM } from "@langchain/community/chat_models/webllm";
import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";

// Initialize the ChatWebLLM model with the model record and chat options.
// Note that if the appConfig field is set, the list of model records
// must include the selected model record for the engine.

// You can import a list of models available by default here:
// https://github.com/mlc-ai/web-llm/blob/main/src/config.ts
//
// Or by importing it via:
// import { prebuiltAppConfig } from "@mlc-ai/web-llm";
const model = new ChatWebLLM({
  model: "Phi-3-mini-4k-instruct-q4f16_1-MLC",
  chatOptions: {
    temperature: 0.5,
  },
});

await model.initialize((progress: Record<string, unknown>) => {
  console.log(progress);
});

// Call the model with a message and await the response.
const response = await model.invoke([
  new HumanMessage({ content: "What is 1 + 1?" }),
]);

console.log(response);

/*
AIMessage {
  content: ' 2\n',
}
*/

API 参考

• ChatWebLLM 来自 @langchain/community/chat_models/webllm
• HumanMessage 来自 @langchain/core/messages

还支持流式传输。

示例

有关完整的端到端示例，请查看 此项目。

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