LLM 项目使用教程
1. 项目介绍
LLM 是一个命令行工具和 Python 库，用于与大型语言模型（Large Language Models, LLMs）进行交互。它支持通过远程 API 访问模型，也支持在本地安装和运行模型。LLM 提供了从命令行运行提示、将结果存储在 SQLite 数据库中、生成嵌入等功能。
LLM 项目的主要特点包括：
- 支持多种语言模型，包括 OpenAI 和其他第三方模型。
- 可以通过插件扩展支持更多模型，包括本地运行的模型。
- 提供了丰富的命令行工具，方便用户快速上手。
2. 项目快速启动
安装
你可以使用 pip 或 Homebrew 来安装 LLM。
使用 pip 安装：
pip install llm
使用 Homebrew 安装：
brew install llm
配置 OpenAI API 密钥
如果你有 OpenAI API 密钥，可以通过以下命令进行配置：
llm keys set openai
系统会提示你输入密钥：
Enter key: <paste here>
运行提示
配置完成后，你可以运行一个简单的提示：
llm "Five cute names for a pet penguin"
安装本地模型
LLM 支持通过插件安装和运行本地模型。例如，安装 llm-gpt4all 插件：
llm install llm-gpt4all
查看可用的模型：
llm models gpt4all
运行本地模型：
llm -m mistral-7b-instruct-v0 'difference between a pelican and a walrus'
3. 应用案例和最佳实践
案例1：生成嵌入
LLM 提供了生成嵌入的功能，可以用于文本相似度计算等任务。例如：
llm embed "Hello, world!"
案例2：聊天模式
LLM 支持与模型进行交互式聊天。例如：
llm chat -m mistral-7b-instruct-v0
最佳实践
-
使用系统提示：通过
-s/--system选项设置系统提示，可以更好地控制模型的输出。例如：cat mycode.py | llm -s "Explain this code" -
多行输入：在聊天模式下，可以使用
multi和end命令进行多行输入。例如：llm chat -m mistral-7b-instruct-v0 Type 'exit' or 'quit' to exit Type 'multi' to enter multiple lines, then 'end' to finish > multi > Hello, how are you? > end
4. 典型生态项目
LLM 插件
LLM 通过插件机制支持多种模型，包括本地模型和远程模型。以下是一些常用的插件：
- llm-gpt4all：支持 GPT4All 模型，可以在本地运行。
- llm-openai：支持 OpenAI 的 GPT 模型。
- llm-replicate：支持 Replicate 平台上的模型。
相关工具
- Datasette：一个用于探索和发布数据的工具，可以与 LLM 结合使用，生成数据驱动的应用。
- Homebrew：用于 macOS 的包管理器，可以方便地安装 LLM 及其插件。
通过这些生态项目，LLM 可以更好地满足不同场景下的需求，提供更丰富的功能和更灵活的使用方式。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
