在Jetson上玩转大模型Day5：Ollama指令模式的智能助手
在Jetson上玩转大模型Day6：Ollama的Webui智能助手
在Jetson上玩转大模型Day7：執行RAG功能的Jetson Copilot
在Jetson上玩转大模型Day8：多模態搜圖的NanoDB
我們在前面所介紹的各項應用，包括SAM、OWL-Vit、Text-Generation-Webui、stable-diffusion-webui等等，都是基於個別項目環境去搭建，目的是讓讀者比較輕鬆地掌握不同技能的知識。但是這種方式對於要開發一個實用的應用系統來說，就顯得過於零碎，並且難以整合，這又不符合我們一開始所設定的目標，因此提供一套更有系統的開發環境，就變得非常重要。
在Jetson AI Lab項目中的Nano_LLM項目，就爲我們提供很完整的開發環境，項目作者爲我們提供非常豐富的Python API，這樣讓我們就能很有彈性地去建構實用的AI應用，例如結合語音、對話、圖像、視頻等多模態的應用，甚至是結合多智能體（agents）形成完整工作流的智能應用等等。
這些Python API開發接口主要有如下所列的七大類：
Models（模型相關）：提供模型加载、量化、嵌入和推理相關的接口。
-支持的API類型：MLC（Machine Learning Compilation）、HF(HuggingFace)與AWQ（Activation-aware Weight QuantizationMLC）三種。
-支持的架構：Llama、Llava、StableLM、Phi-2、Gemma、Mistral、GPT-Neox
已測試的模型：
大模型（LLM）：
meta-llama/Meta-Llama-3-8B、
meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf、
meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf、
meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf
小模型（SLM）：
stabilityai/stablelm-2-zephyr-1_6b、
stabilityai/stablelm-zephyr-3b、
NousResearch/Nous-Capybara-3B-V1.9、
TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0、
princeton-nlp/Sheared-LLaMA-2.7B-ShareGPT、
google/gemma-2b-it、microsoft/phi-2
視覺大模型（VLM）
liuhaotian/llava-v1.5-7b
liuhaotian/llava-v1.5-13b
liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-7b
liuhaotian/llava-v1.6-vicuna-13b
NousResearch/Obsidian-3B-V0.5
Efficient-Large-Model/VILA-2.7b
Efficient-Large-Model/VILA-7b
Efficient-Large-Model/VILA-13b
Efficient-Large-Model/VILA1.5-3b
Efficient-Large-Model/Llama-3-VILA1.5-8B
Efficient-Large-Model/VILA1.5-13b
模型相關操作的API：目前已經提供14種以“NanoLLM.”帶頭的API接口，例如NanoLLM.from_pretrained()、NanoLLM.generate()等等。
Streaming與KV Cache
-Chat（對話相關）：关管理多回合聊天会话、模板和维护嵌入历史记录的信息，包括chatHistory、chatMessage等等。
-Multimodal（多模態）：提供优化的多模式管道，包括视觉/语言模型（VLM）、矢量数据库（NanoDB）和可以集成到交互式代理中的语音服务。
-Plugins（擴充插件）：插件是模型（如LLM、ASR、TTS）、后处理器和I/O（如视频和音频流）的包装器，它们可以连接在一起，与其他插件节点串联形成管道，其目的是要减少样板代码并快速构建更复杂的代理。
插件将输入接收到处理队列中，对其进行处理，然后通过其输出通道输出结果。每个输出通道表示模型具有的一种输出类型（例如，ChatQuery插件在令牌、单词和句子级别公开输出），每个输出通道可以连接到任意数量的其他插件节点。
默认情况下，插件是线程化的，并在自己的队列中运行，但可以通过将threaded=False传递给插件的初始化器来配置为内联（无线程）运行。它们也可以用interrupt()函数中断，以放弃当前请求和输入队列中的任何剩余数据，例如，當你想提前停止LLM生成，或静音TTS输出。
创建新插件类型时，实现process()函数来处理传入数据，然后返回传出数据。您还可以使用简单的回调函数来接收数据，而不需要定义自己的插件类（如chat_Plugin.add(my_function)来接收聊天输出）
-Agents（智能體）：只是创建或连接其他嵌套插件管道的插件，用于通过更高级的控制流实现更高级的行为。它们被设计为相互叠加，这样你就可以将不同代理的功能组合在一起。目前已經提供的智能體有ChatAgent、VoiceChat、WebChat、VideoStream與VideoQuery等五大類。
-Webserver（網頁控制）：这是一个使用Flask和websockets实现的可扩展Web服务器，允许代理提供前端HTML页面，以及使用websockets的双向消息传递，包括特定于每个应用程序的自定义消息类型
-Utilities（工具）：系統目前提供了Tensor Conversion（張量格式轉換）、Audio（音頻處理）、Images（圖像處理）、ArgumentParsing（參數解析）等四大類实用的工具。
除了上述的Python API之外，項目還提供一些基本指令，讓我們不需要寫代碼就能直接調用指令來實現某些基本功能，例如下面指令：
$ python3 -m nano_llm.completion --api=mlc \--model meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf \--quantization q4f16_ft \--prompt 'Once upon a time,'
與下面的 Python 代碼是等效的：
from nano_llm import NanoLLMmodel = NanoLLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8b-hf",api='mlc',api_token=($HUGGINGFACE_TOKEN) # 自己的HUGGINGFACE_TOKENquantization='q4f16_ft')response = model.generate("Once upon a time,", max_new_tokens=128)for token in response:print(token, end='', flush=True)
後面我們就會帶着大家開始安裝Nano_LLM開發環境，並且演示一些比較實用的交互式範例，讓大家更容易上手。
