MimirLLM を使用した分散型 AI チャットボットの構築: ステップバイステップのチュートリアル

MimirLLM で分散型チャットボットの状況を探る

このチュートリアルでは、AI 言語モデル用のピアツーピア通信ライブラリである MimirLLM を使用して分散型チャットボットを構築する方法を説明します。 ノードが分散ネットワーク上で大規模言語モデル (LLM) をホストし、対話するシステムを作成します。

主な学習目標:

• ノード モードとクライアント モードで MimirLLM をセットアップします。
• ピア検出と LLM 通信に /mimirllm/1.0.0 プロトコルを使用します。
• OpenAI または Ollama などのカスタム モデルを統合します。

前提条件:

• Node.js v22.13.0 (LTS) 以降 (nodejs.org からダウンロード)。
• オプション: Ollama または OpenAI API キー (OpenAI または Ollama モデル統合用)。

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ステップ 1: リポジトリのクローン作成と依存関係のインストール

MimirLLM リポジトリのクローンを作成し、その依存関係をインストールします。

<code class="language-bash">git clone https://github.com/your-repo/mimirllm.git
cd mimirllm
npm install</code>

これにより、libp2p (ピアツーピア通信用) と openai (OpenAI モデル対話用) がインストールされます。

ステップ 2: LLM ホスティング ノードのセットアップ

LLM をホストするようにノードを構成し、ネットワーク上で LLM を検出できるようにします。

ノード スクリプトの作成 (node.ts):

<code class="language-typescript">import { createLibp2p } from './createNode';
import libp2pConfig from '../../shared/libp2p';
import { MimirP2PClient } from '../../shared/mimir';

createLibp2p(libp2pConfig).then(async (node) => {
    console.log('Node listening on:');
    node.getMultiaddrs().forEach((ma) => console.log(ma.toString()));

    const mimir = new MimirP2PClient(node, {
        mode: "node",
        openaiConfig: {
            baseUrl: process.env.OLLAMA_ENDPOINT || "https://api.openai.com/v1",
            apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY || null
        }
    });
    await mimir.start();
}).catch((e) => {
    console.error(e);
});</code>

ノードの実行:

<code class="language-bash">tsx node.ts</code>

ノードはリスニングを開始し、ホストされている LLM をアドバタイズします。 出力には、リスニング アドレス (例: /ip4/127.0.0.1/tcp/12345/p2p/QmPeerId) が表示されます。

ステップ 3: LLM インタラクション クライアントの構築

ホストされている LLM を検出して対話するためのクライアントを作成します。

クライアント スクリプトの作成 (client.ts):

<code class="language-typescript">import { createLibp2p } from "libp2p";
import libp2pConfig from "../../shared/libp2p";
import { MimirP2PClient } from "../../shared/mimir";
import { createInterface } from "readline";
import { streamToConsole } from "../utils/stream";

// ... (rest of the client.ts code remains the same)</code>

クライアントの実行:

<code class="language-bash">tsx client.ts</code>

クライアントはメッセージの入力を求め、ノードを検出し、メッセージを送信し、応答をストリーミングします。

ステップ 4: プロトコルの概要

MimirLLM は以下を使用します:

• 検出プロトコル (/mimirllm/1.0.0/identify): ピアの検出と初期通信用。クライアントは LLM をクエリします。ノードは、ホストされているモデルで応答します。
• LLM インタラクション プロトコル (/mimirllm/1.0.0): メッセージ交換用。クライアントはメッセージを送信します。ノードはそれらを LLM に転送し、応答をストリームバックします。

ステップ 5: LLM のカスタマイズ

MimirLLM は OpenAI と Ollama をサポートしています。 好みの LLM を使用するように MimirP2PClient を構成します。 Ollama の場合、baseUrl をエンドポイントに設定します。 OpenAI の場合は、API キーを指定します。

ステップ 6: 将来の機能拡張

今後の改善の可能性としては、堅牢な検出メカニズム、ノードへの参加を奨励するブロックチェーンの統合、追加の LLM のサポートなどが挙げられます。

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MimirLLM は分散型 AI を強化します。 その機能を探索し、その開発に貢献し、分散型 AI アプリケーションを共有します。 コーディングを楽しんでください! ?

以上がMimirLLM を使用した分散型 AI チャットボットの構築: ステップバイステップのチュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。