LazyLLM

LazyLLM – 商汤大装置开源的多智能体应用开发平台

LazyLLM 是一个开源的低代码平台，旨在帮助开发者以快速且经济的方式构建多智能体的大语言模型应用。通过简化的开发流程，LazyLLM 支持一键部署和跨平台操作，从而降低了 AI 应用开发的难度。开发者可以利用少量的代码实现复杂的应用，例如机器人、检索增强生成（RAG）和多模态应用。

LazyLLM是什么

LazyLLM 是一个开源的低代码平台，旨在帮助开发者以快速且经济的方式构建多智能体的大语言模型应用。通过极简化的开发流程，它支持一键部署与跨平台操作，降低了 AI 应用开发的门槛。开发者可以通过简洁的代码实现复杂的 AI 应用，例如机器人、检索增强生成（RAG）和多模态应用。此外，LazyLLM 还支持在线和离线模型推理，兼容多种框架。

LazyLLM

LazyLLM的主要功能

低代码开发：LazyLLM 提供了一种极简的开发流程，使得开发者能够通过少量代码快速构建复杂的大语言模型应用，降低了开发的门槛，非常适合初学者和专业开发者。
多智能体支持：该平台支持构建多智能体架构，能够实现多个模型的协同工作，适用于机器人、检索增强生成（RAG）、多模态应用等不同场景的复杂需求。
模型微调与推理：LazyLLM 支持在线和离线的模型微调，兼容多种推理框架，开发者能够根据需求灵活调整模型性能。
一键部署：提供轻量级机制，支持一键部署，方便实现本地运行或云端部署。
跨平台支持：LazyLLM 可以在多种操作系统和环境中运行，包括 Windows、Linux 和 macOS，开发者可以根据自身需求选择合适的开发和部署环境。
多模态扩展：支持图像、音频等多模态数据的结合，开发者能够构建更加丰富的应用场景，例如图像识别辅助的对话系统或音乐推荐系统。
灵活的配置：LazyLLM 提供了丰富的配置选项，开发者可以根据项目需求调整模型参数和优化性能，实现个性化的开发。

LazyLLM的技术原理

以数据流为核心的开发范式：LazyLLM 采用数据流驱动的开发方式，通过定义数据在不同组件间的流动来构建应用。提供了多种数据流控制方式，如 Pipeline（管道）、Parallel（并行）、Diverter（分流）、Loop（循环）等，灵活地组织和管理复杂的数据处理流程。
组件化与模块化设计：LazyLLM 的核心是组件（Component）和模块（Module）。组件是最小的执行单元，可以是函数或命令，具备跨平台执行能力；模块是顶层组件，具备训练、部署、推理和评估等核心功能，开发者可以通过组合模块快速搭建应用。
模型微调与参数优化：LazyLLM 支持应用内模型微调，能够根据场景自动选择最佳的微调框架和模型分割策略。还支持网格搜索参数优化，自动尝试不同的基础模型、检索策略和微调参数，快速找到最佳配置。
动态 Token 剪枝（可选特性）：LazyLLM 引入了动态 Token 剪枝技术，以优化长文本推理的效率，支持模型在生成过程中动态选择重要的 Token 子集，从而提高推理速度。