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💯AI00 Server

license Rust Version PRs welcome

All Contributors

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AI00 Server是一个基于RWKV模型的推理API服务器。

AI00 Server基于 WEB-RWKV推理引擎进行开发。

支持Vulkan/Dx12/OpenGL作为推理后端，无需臃肿的pytorch、CUDA等运行环境，小巧身材，开箱即用！

兼容OpenAI的ChatGPT API接口。

100% 开源可商用，采用MIT协议。

如果你是想要在自己的应用程序中内嵌一个LLM，且对用户的机器要求不那么苛刻（6GB以上GRAM的显卡）, AI00 Server无疑是一个很好的选择。

立即加入AI00 RWKV Server社区，体验AI的魅力！

交流QQ群：30920262

⭕模型下载和转换

你必须下载模型并将其放置在assets/models中。

你可以在这里下载已经转换好的模型： V5 或者 V6

安装、编译和使用

📦直接下载安装

  1. 直接从 Release 下载最新版本

  2. 下载模型后把模型放在assets/models/路径，例如assets/models/RWKV-x060-World-3B-v2-20240228-ctx4096.st

  3. 你可以修改 assets/configs/Config.toml 里面的模型配置，包括模型路径、量化层数等

  4. 在命令行运行

    ./ai00_rwkv_server

  5. 打开浏览器，访问WebUI http://localhost:65530（如果开启了`tls`，访问 https://localhost:65530）

📜从源码编译

  1. 安装Rust

  2. 克隆本仓库

    git clone https://github.com/cgisky1980/ai00_rwkv_server.git
cd ai00_rwkv_server

  3. 下载模型后把模型放在 assets/models/路径下，例如assets/models/RWKV-x060-World-3B-v2-20240228-ctx4096.st

  4. 编译

    cargo build --release

  5. 编译完成后运行

    cargo run --release

  6. 打开浏览器，访问WebUI http://localhost:65530（如果开启了`tls`，访问 https://localhost:65530）

📒模型转换

本项目目前仅支持.st后缀的 Safetensors 模型，通过torch保存的.pth后缀模型需要在使用前进行转换。

  1. 下载pth模型

  2. 克隆或下载本仓库下convert2ai00.py或convert_safetensors.py程序，并安装相应的依赖库（torch和safetensors）

  3. 运行上述程序，并指定输入输出路径

    $ python convert_safetensors.py --input ./filename.pth --output ./filename.st

  4. 如果你不想安装 Python 或 Torch，可以前往web-rwkv并下载不依赖于 Python 或 Torch 的转换器web-rwkv-converter

    $ ./web-rwkv-converter --input /path/to/model.pth --output /path/to/model.st

  5. 根据上文步骤，将转换所得的.st模型文件放在assets/models/路径下，并修改 assets/Config.toml 中的模型路径

📝支持的启动参数

  • --config: 模型配置文件路径（默认assets/Config.toml）
  • --ip: 服务器绑定的IP地址
  • --port: 运行端口

📙目前可用的API

API 服务开启于 65530 端口, 数据输入输出格式遵循 Openai API 规范。 有一些 API，比如chat和completions有一些可选的额外字段，这些额外字段是为高级功能准备的。可以访问 http://localhost:65530/api-docs 查看具体的 API 参数。

  • /api/oai/v1/models
  • /api/oai/models
  • /api/oai/v1/chat/completions
  • /api/oai/chat/completions
  • /api/oai/v1/completions
  • /api/oai/completions
  • /api/oai/v1/embeddings
  • /api/oai/embeddings

下面是一个 Python 的 Ai00 API 调用示例，开箱即用：

import openai

class Ai00:
    def __init__(self,model="model",port=65530,api_key="JUSTSECRET_KEY") :
        openai.api_base = f"http://127.0.0.1:{port}/api/oai"
        openai.api_key = api_key
        self.ctx = []
        self.params = {
            "system_name": "System",
            "user_name": "User", 
            "assistant_name": "Assistant",
            "model": model,
            "max_tokens": 4096,
            "top_p": 0.6,
            "temperature": 1,
            "presence_penalty": 0.3,
            "frequency_penalty": 0.3,
            "half_life": 400,
            "stop": ['\x00','\n\n']
        }
        
    def set_params(self,**kwargs):
        self.params.update(kwargs)
        
    def clear_ctx(self):
        self.ctx = []
        
    def get_ctx(self):
        return self.ctx
    
    def continuation(self, message):
        response = openai.Completion.create(
            model=self.params['model'],
            prompt=message,
            max_tokens=self.params['max_tokens'],
            half_life=self.params['half_life'],
            top_p=self.params['top_p'],
            temperature=self.params['temperature'],
            presence_penalty=self.params['presence_penalty'],
            frequency_penalty=self.params['frequency_penalty'],
            stop=self.params['stop']
        )
        result = response.choices[0].text
        return result
    
    def append_ctx(self,role,content):
        self.ctx.append({
            "role": role,
            "content": content
        })
        
    def send_message(self, message,role="user"):
        self.ctx.append({
            "role": role,
            "content": message
        })
        result = openai.ChatCompletion.create(
            model=self.params['model'],
            messages=self.ctx,
            names={
                "system": self.params['system_name'],
                "user": self.params['user_name'],
                "assistant": self.params['assistant_name']
            },
            max_tokens=self.params['max_tokens'],
            half_life=self.params['half_life'],
            top_p=self.params['top_p'],
            temperature=self.params['temperature'],
            presence_penalty=self.params['presence_penalty'],
            frequency_penalty=self.params['frequency_penalty'],
            stop=self.params['stop']
        )
        result = result.choices[0].message['content']
        self.ctx.append({
            "role": "assistant",
            "content": result
        })
        return result
    
ai00 = Ai00()
ai00.set_params(
    max_tokens = 4096,
    top_p = 0.55,
    temperature = 2,
    presence_penalty = 0.3,
    frequency_penalty = 0.8,
    half_life = 400,
    stop = ['\x00','\n\n']
)
print(ai00.send_message("how are you?"))
print(ai00.send_message("me too!"))
print(ai00.get_ctx())
ai00.clear_ctx()
print(ai00.continuation("i like"))

BNF 采样

从 v0.5 开始 Ai00 有了一个独特功能：BNF 采样。这个采样法通过限定模型能够选择的 tokens 来使得模型强行输出符合一定格式的文本（比如 JSON 或者 Markdown 等等）。

以下是一个强行让模型输出有 "name"、"age" 和 "job" 字段的 JSON 的 BNF:

<start> ::= <json_object>
<json_object> ::= "{" <object_members> "}"
<object_members> ::= <json_member> | <json_member> ", " <object_members>
<json_member> ::= <json_key> ": " <json_value>
<json_key> ::= '"' "name" '"' | '"' "age" '"' | '"' "job" '"'
<json_value> ::= <json_string> | <json_number>
<json_string>::='"'<content>'"'
<content>::=<except!([escaped_literals])>|<except!([escaped_literals])><content>|'\\"'<content>|'\\"'
<escaped_literals>::='\t'|'\n'|'\r'|'"'
<json_number> ::= <positive_digit><digits>|'0'
<digits>::=<digit>|<digit><digits>
<digit>::='0'|<positive_digit>
<positive_digit>::="1"|"2"|"3"|"4"|"5"|"6"|"7"|"8"|"9"

📙WebUI 截图

对话功能

续写功能

写论文功能

📝TODO List

  • 支持text_completions和chat_completions
  • 支持sse推送
  • 集成基本的调用前端
  • Batch serve并行推理
  • int8量化支持
  • nf4量化支持
  • LoRA模型支持
  • 支持加载微调的初始状态
  • LoRA模型热加载、切换
  • 初始状态动态加载、切换
  • BNF采样

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