语言模型推理的Rust实现：lm.rs项目教程

语言模型推理的Rust实现：lm.rs项目教程

lm.rs Minimal LLM inference in Rust 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lm/lm.rs

1. 项目的目录结构及介绍

lm.rs项目是一个使用Rust语言实现的用于在CPU上进行语言模型推理的开源项目。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

lm.rs/
├── Cargo.toml          # Rust项目配置文件
├── LICENSE             # 项目许可证文件
├── README.md           # 项目自述文件
├── src/                # 源代码目录
│   ├── main.rs         # 程序入口文件
│   ├── utils/          # 工具函数目录
│   └── ...             # 其他源代码文件
├── requirements.txt    # Python依赖文件
├── tokenizer.py        # 分词器模型转换脚本
└── export.py           # 模型转换脚本

• Cargo.toml：定义了Rust项目的元数据、依赖和其他构建配置。
• LICENSE：项目遵循的MIT许可证文件。
• README.md：提供项目概述、安装指南和使用说明。
• src/：包含所有Rust源代码文件。
  • main.rs：程序的主要入口点，用于启动推理服务。
  • utils/：包含了项目中使用的工具函数。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• tokenizer.py：用于将分词器模型转换为lm.rs支持的格式。
• export.py：用于将预训练的模型权重转换为lm.rs支持的格式。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是src/main.rs。这是Rust程序的入口点，其基本功能是解析命令行参数，加载模型和配置，然后启动推理服务。

以下是main.rs文件的关键部分：

fn main() {
    // 解析命令行参数
    let args: Args = Args::parse();

    // 加载模型
    let model = Model::load(&args.model).expect("Failed to load model");

    // 根据命令行参数启动推理服务或WebUI
    if args.webui {
        // 启动WebUI
        webui::start(args.ip, args.port, &model);
    } else {
        // 启动推理服务
        server::start(args.ip, args.port, &model);
    }
}

在main.rs中，首先解析命令行参数，然后根据参数加载模型。之后，根据是否启用WebUI来决定启动哪种服务。

3. 项目的配置文件介绍

Cargo.toml是Rust项目的配置文件，它定义了项目的名称、版本、依赖以及其他构建选项。

以下是Cargo.toml文件的一个示例：

[package]
name = "lm.rs"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full"] }

[build-dependencies]
cc = "1.0"

[profile.release]
rustflags = ["-C", "target-cpu=native"]

在这个配置文件中：

• [package]：指定了项目的名称、版本和编码版次。
• [dependencies]：列出了项目依赖的外部库，例如tokio用于异步运行。
• [build-dependencies]：指定了构建依赖，如cc。
• [profile.release]：定义了发布构建时的Rust编译器标志，例如启用原生CPU优化。

通过这个配置文件，可以确保项目依赖正确安装，且在发布构建时使用适当的编译器优化。

lm.rs Minimal LLM inference in Rust 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lm/lm.rs