llama-swap

llama-swap 总结

llama-swap 是一个轻量级的透明代理服务器，用于为 llama.cpp 的服务器实现自动模型切换。它用 Go 语言编写，易于安装（单个二进制文件，无依赖项）和配置（单个 YAML 文件）。

核心功能：

• 动态模型切换: 根据请求中的 model 参数，自动加载和切换相应的语言模型服务。
• 简化模型管理: 通过简单的 YAML 配置文件，定义模型与相应的服务器启动命令和代理地址。
• 支持 OpenAI API: 兼容 OpenAI 的 completions、chat/completions、embeddings、rerank 和 audio/speech 等接口。
• 多模型同时运行: 利用 profiles 功能，可以同时加载多个模型，并控制资源分配。
• 易于部署: 提供单文件二进制发布包，Docker 和 Podman 支持，方便快速部署和测试。
• 远程日志监控: 通过 /log 接口可以实时查看服务器日志。
• 模型卸载: 可以通过 TTL 设置或手动卸载模型，释放资源。
• 兼容性: 支持任何与 OpenAI 兼容的本地服务器（如 llama.cpp, vllm, tabbyAPI 等）。

工作原理：

llama-swap 截获 OpenAI API 的请求，提取其中的 model 参数，然后根据配置文件，启动或切换到相应的模型服务器。如果已经有模型服务器在运行，但不是请求的模型，llama-swap 会先停止旧的模型服务器，再启动新的模型服务器。

llama-swap 使用场景

• 资源优化: 根据实际请求动态加载模型，避免常驻内存占用。
• A/B 测试: 快速切换不同的模型，进行效果对比测试。
• 多任务处理: 根据不同任务的需求，自动选择合适的模型。例如，对于代码生成任务，可以使用专门训练过的代码模型；对于文本生成任务，则使用通用模型。
• 模型更新和维护: 在不中断服务的情况下，平滑切换到新版本的模型。
• 简化本地大模型部署: 简化了在本地运行和管理多个大语言模型的过程，尤其对于资源有限的场景。

总而言之，llama-swap 通过提供模型切换的代理层，使本地大语言模型的使用更加灵活和高效。