AIKit
AIKit 简介
AIKit 是一个一站式平台，旨在快速启动和托管、部署、构建和微调大型语言模型（LLMs）。它主要提供两个核心功能：
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推理（Inference）：AIKit 利用 LocalAI，支持广泛的推理能力和格式。LocalAI 提供一个与 OpenAI API 兼容的替代 REST API，因此您可以使用任何兼容 OpenAI API 的客户端，例如 Kubectl AI 和 Chatbot-UI，发送请求到开源的 LLMs！
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微调（Fine Tuning）：AIKit 提供了一个可扩展的微调接口。它支持 Unsloth，提供快速、内存高效和易于使用的微调体验。
👉 完整文档请见 AIKit 网站！
特性
- 🐳 除了 Docker 外，不需要 GPU、互联网访问或其他额外工具。
- 🤏 最小化的镜像大小，带来更少的漏洞和更小的攻击面，基于自定义的 distroless 镜像。
- 🎵 支持微调
- 🚀 为推理和微调提供易于使用的声明式配置。
- ✨ 兼容 OpenAI API，可以与任何兼容 OpenAI API 的客户端一起使用。
- 📸 支持多模态模型
- 🖼️ 支持使用 Stable Diffusion 生成图像
- 🦙 支持 GGUF、GPTQ、EXL2、GGML 和 Mamba 模型
- 🚢 适配 Kubernetes 部署
- 📦 一个镜像支持多种模型
- 🖥️ 支持使用 NVIDIA GPU 进行加速推理
- 🔐 签名镜像和预制模型
- 🌈 支持非专有和自托管的容器注册表以存储模型镜像
使用场景
AIKit 主要用于以下场景：
- 推理应用：可以在本地或云环境中使用 AIKit 提供的预制模型进行推理，无需额外的GPU。
- 微调模型：根据具体应用需要，使用 AIKit 微调接口定制模型。
- 兼容性：与 OpenAI API 兼容，可以与任何兼容 OpenAI API 的应用或工具集成。
- 多模态支持：处理和生成多模态数据，例如文本和图像。
- 容器化部署：通过 Docker 和 Kubernetes 容易部署和管理模型。
快速开始示例
以下是一个在本地机器上快速启动的示例：
docker run -d --rm -p 8080:8080 ghcr.io/sozercan/llama3:8b
发送请求进行推理：
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
"model": "llama-3-8b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "explain kubernetes in a sentence"}]
}'
返回结果示例：
{"created":1713494426,"object":"chat.completion","id":"fce01ee0-7b5a-452d-8f98-b6cb406a1067","model":"llama-3-8b-instruct","choices":[{"index":0,"finish_reason":"stop","message":{"role":"assistant","content":"Kubernetes is an open-source container orchestration system that automates the deployment, scaling, and management of applications and services, allowing developers to focus on writing code rather than managing infrastructure."}}],"usage":{"prompt_tokens":0,"completion_tokens":0,"total_tokens":0}}
更多信息和详细使用指南请访问 AIKit 网站。
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