🚀 大模型本地服务引擎

一个高性能的大模型本地服务引擎，支持多种开源大模型，提供OpenAI兼容的API接口和流式输出支持。

✨ 特性

• 多模型支持: LLaMA、ChatGLM、Qwen、Gemma等开源大模型
• 格式兼容: 支持GGUF、GGML、HuggingFace多种模型格式
• OpenAI兼容: 完全兼容OpenAI API标准，支持官方SDK直接使用
• 流式输出: 支持SSE流式协议，完全兼容OpenAI流式接口
• 高性能: 异步架构、内存映射、智能缓存优化
• 生产就绪: 监控、日志、安全、部署方案完善

🏗️ 架构设计

核心组件

• API网关层: FastAPI异步框架
• 模型管理层: 多模型加载和生命周期管理
• 推理服务层: 文本生成和流式输出
• 缓存层: 请求结果缓存和性能优化
• 监控层: 资源使用和性能监控

技术栈

• Web框架: FastAPI + Uvicorn
• 模型推理: llama-cpp-python + transformers
• 缓存: 内存缓存 + Redis（可选）
• 监控: Prometheus + 自定义指标
• 部署: Docker + 原生部署

🚀 快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境

复制环境变量文件：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件配置您的设置。

3. 准备模型

将模型文件放入 models/ 目录：

models/
├── qwen-7b-chat.gguf
├── gemma-7b.gguf
└── llama-2-7b-chat.gguf

4. 启动服务

python run.py

5. 访问API

• 文档界面: http://localhost:8000/docs
• OpenAI兼容接口: http://localhost:8000/v1
• 健康检查: http://localhost:8000/api/v1/health

📋 API接口

自定义接口

• POST /api/v1/generate - 文本生成
• POST /api/v1/generate/stream - 流式生成
• GET /api/v1/models - 模型列表
• POST /api/v1/models/{model}/load - 加载模型

OpenAI兼容接口

• POST /v1/chat/completions - 聊天补全
• POST /v1/completions - 文本补全
• GET /v1/models - 模型列表

🔧 配置说明

主要配置项

# 服务器配置
HOST=0.0.0.0
PORT=8000
WORKERS=2

# 模型配置
MODEL_DIR=./models
DEFAULT_MODEL=qwen-7b-chat

# 性能配置
MAX_CACHE_SIZE=1000
MAX_CONCURRENT_REQUESTS=20

# 流式配置
STREAMING_ENABLED=true

🐳 Docker部署

构建镜像

docker build -t llm-service .

运行容器

docker run -d \
  -p 8000:8000 \
  -p 9090:9090 \
  -v $(pwd)/models:/app/models \
  -v $(pwd)/logs:/app/logs \
  --name llm-service \
  llm-service

Docker Compose

docker-compose up -d

📊 性能优化

内存优化

• 使用4bit/8bit模型量化
• 内存映射技术减少内存占用
• 智能缓存减少重复计算

并发优化

• 异步请求处理
• 连接池管理
• 请求批处理

监控指标

• 内存使用率
• 请求延迟
• 并发连接数
• 缓存命中率

🔍 使用示例

Python客户端

import openai

# 配置指向本地服务
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
openai.api_key = "any-key"

# 使用OpenAI SDK
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="qwen-7b-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "请介绍人工智能"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

JavaScript客户端

// 流式调用示例
const eventSource = new EventSource(
  'http://localhost:8000/api/v1/generate/stream?prompt=你好&model=qwen-7b-chat'
);

eventSource.onmessage = (event) => {
  const data = JSON.parse(event.data);
  console.log(data.token);
};

🛡️ 安全特性

• API密钥认证
• 请求速率限制
• CORS跨域支持
• 输入验证和过滤

📈 监控运维

健康检查

curl http://localhost:8000/api/v1/health

性能监控

curl http://localhost:8000/metrics

日志查看

日志文件位于 logs/ 目录，包含：

• 应用日志 (app.log)
• 访问日志 (access.log)
• 错误日志 (error.log)

🤝 贡献指南

1. Fork 项目
2. 创建特性分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🆘 技术支持

• 提交 Issue: GitHub Issues
• 文档: 项目Wiki
• 讨论: Discussions

🎯 路线图

• 多模态模型支持
• 分布式部署
• 模型微调接口
• 高级监控告警
• Web管理界面

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