MimirLLM을 사용하여 분산형 AI 챗봇 구축: 단계별 튜토리얼

MimirLLM을 통해 분산형 챗봇 환경을 살펴보세요

이 튜토리얼에서는 AI 언어 모델용 P2P 통신 라이브러리인 MimirLLM을 사용하여 분산형 챗봇을 구축하는 과정을 안내합니다. 노드가 분산형 네트워크를 통해 LLM(대형 언어 모델)을 호스팅하고 상호 작용하는 시스템을 만들게 됩니다.

주요 학습 목표:

• 노드 및 클라이언트 모드에서 MimirLLM 설정
• 동료 검색 및 LLM 커뮤니케이션을 위해 /mimirllm/1.0.0 프로토콜을 활용합니다.
• OpenAI 또는 Ollama와 같은 맞춤형 모델 통합.

전제 조건:

• Node.js v22.13.0(LTS) 이상(nodejs.org에서 다운로드)
• 선택 사항: Ollama 또는 OpenAI API 키(OpenAI 또는 Ollama 모델 통합용)

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1단계: 저장소 복제 및 종속성 설치

MimirLLM 저장소를 복제하고 해당 종속성을 설치합니다.

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

이렇게 하면 libp2p(P2P 통신용) 및 openai(OpenAI 모델 상호작용용)이 설치됩니다.

2단계: LLM 호스팅 노드 설정

LLM을 호스팅하고 네트워크에서 검색할 수 있도록 노드를 구성합니다.

노드 스크립트 만들기(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>

노드 실행:

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

노드는 호스팅된 LLM을 수신하고 광고하기 시작합니다. 출력에는 청취 주소(예: /ip4/127.0.0.1/tcp/12345/p2p/QmPeerId)가 표시됩니다.

3단계: LLM 상호작용 클라이언트 구축

호스팅된 LLM을 발견하고 상호작용할 수 있는 클라이언트를 생성하세요.

클라이언트 스크립트 만들기(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>

클라이언트 실행:

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

클라이언트는 메시지를 요청하고, 노드를 검색하고, 메시지를 보내고, 응답을 스트리밍합니다.

4단계: 프로토콜 개요

MimirLLM은 다음을 사용합니다.

• 검색 프로토콜(/mimirllm/1.0.0/identify): 피어 검색 및 초기 통신용입니다. 클라이언트가 LLM을 쿼리합니다. 노드는 호스팅된 모델로 응답합니다.
• LLM 상호 작용 프로토콜(/mimirllm/1.0.0): 메시지 교환용. 클라이언트는 메시지를 보냅니다. 노드는 이를 LLM으로 전달하고 응답을 다시 스트리밍합니다.

5단계: LLM 사용자 정의

MimirLLM은 OpenAI와 Ollama를 지원합니다. 원하는 LLM을 사용하도록 MimirP2PClient을 구성하세요. Ollama의 경우 baseUrl를 엔드포인트로 설정합니다. OpenAI의 경우 API 키를 제공하세요.

6단계: 향후 개선

향후 개선될 수 있는 부분에는 강력한 검색 메커니즘, 노드 참여를 장려하기 위한 블록체인 통합, 추가 LLM 지원 등이 있습니다.

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MimirLLM은 분산형 AI에 힘을 실어줍니다. 그 기능을 탐색하고, 개발에 기여하고, 분산형 AI 애플리케이션을 공유하세요. 즐거운 코딩하세요! ?

위 내용은 MimirLLM을 사용하여 분산형 AI 챗봇 구축: 단계별 튜토리얼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!