LazyLLM

LazyLLM是什么

LazyLLM 是一个开源的低代码平台，旨在帮助开发者高效、经济地构建多智能体大语言模型应用。该平台通过简化开发流程，支持一键部署和跨平台操作，降低了 AI 应用开发的复杂性。开发者可以利用少量代码实现多种复杂功能，如聊天机器人、检索增强生成（RAG）和多模态应用，并支持在线与离线模型推理及多种框架兼容。

LazyLLM的主要功能

• 低代码开发：LazyLLM 提供了简化的开发流程，使开发者能够以少量代码快速构建复杂的大语言模型应用，适用于不同技能水平的用户。
• 多智能体支持：支持构建多智能体架构，可实现多个模型协同工作，满足多样化的应用场景需求。
• 模型微调与推理：支持在线和离线模型微调，以及多种推理框架的兼容，提升模型性能的灵活性。
• 一键部署：提供轻量级网关机制，支持本地或云端快速部署。
• 跨平台支持：兼容 Windows、Linux 和 macOS 等多种操作系统。
• 多模态扩展：支持图像、音频等多模态数据处理，拓展应用场景。
• 灵活的配置：提供丰富的配置选项，便于根据项目需求优化模型性能。

LazyLLM的技术原理

• 以数据流为核心的开发范式：采用数据流驱动方式，通过定义数据在组件间的流动来构建应用，支持 Pipeline、Parallel、Diverter、Loop 等多种控制方式。
• 组件化与模块化设计：基于组件和模块构建系统，组件为最小执行单元，模块具备训练、部署、推理和评估能力。
• 模型微调与参数优化：支持应用内模型微调，自动选择最佳策略，并提供参数优化功能。
• 动态 Token 剪枝：引入动态 Token 剪枝技术，提升长文本推理效率。

LazyLLM的项目地址

• Github仓库：https://github.com/LazyAGI/LazyLLM

LazyLLM的应用场景

• 聊天机器人：可用于构建从基础对话到支持多模态和意图识别的复杂聊天系统。
• 检索增强生成（RAG）：内置 RAG 组件，支持文档处理与问答系统构建。
• 故事创作助手：支持从大纲生成到内容创作的全流程自动化。
• AI 绘画助手：结合文字与图像生成模型，实现创意设计辅助。