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withcatai/node-llama-cpp

Bindings de Node.js para llama.cpp que permiten ejecutar LLMs localmente, con GPU y salida restringida mediante esquemas JSON.

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hace 17 horas

¿Qué es?

node-llama-cpp es una biblioteca de TypeScript/Node.js que ejecuta modelos de lenguaje grandes directamente en tu equipo. Es una capa sobre llama.cpp e incluye binarios precompilados para macOS, Linux y Windows; si no hay uno compatible con la plataforma, compila llama.cpp desde el código fuente con cmake.

La biblioteca cubre las necesidades habituales de las aplicaciones con LLM: sesiones de chat, llamadas a funciones, embeddings y reranking. Puede forzar que el modelo genere una salida en un formato procesable, como JSON, o que se ajuste a un esquema JSON específico. Ofrece aceleración por hardware mediante Metal, CUDA y Vulkan, y selecciona automáticamente el backend disponible.

Además de la API, incluye una CLI para chatear con un modelo GGUF desde la terminal con un único comando npx y sin escribir código.

Funciones clave

  • 01Ejecuta modelos GGUF localmente con compatibilidad con GPU mediante Metal, CUDA y Vulkan
  • 02Incluye binarios precompilados y, si no hay uno compatible, compila llama.cpp desde el código fuente con cmake
  • 03Restringe la salida generada a JSON o a un esquema JSON específico
  • 04Admite llamadas a funciones para que los modelos ejecuten tu código cuando sea necesario
  • 05Ofrece APIs de embeddings y reranking con tipos completos de TypeScript
  • 06Incluye una CLI para chatear con un modelo sin escribir código

Casos de uso

  • Añadir un LLM local a una aplicación de Node.js o TypeScript sin usar una API en la nube
  • Obtener una salida JSON estructurada de un modelo para procesarla posteriormente
  • Crear pipelines de recuperación que necesiten embeddings locales y reranking
  • Probar modelos GGUF desde la terminal antes de integrarlos

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete con npm

    npm install node-llama-cpp
  2. 2

    Chatea con un modelo desde la terminal sin instalar nada (un solo comando)

    npx -y node-llama-cpp chat
  3. 3

    Carga un modelo GGUF y ejecuta el ejemplo de uso del README (consulta la guía de inicio para ver el código)

Antes de usarlo

  • Necesitas un archivo de modelo GGUF local, que debes descargar por separado.
  • Los binarios precompilados solo están disponibles para macOS, Linux y Windows; en otras plataformas, tendrás que compilar llama.cpp desde el código fuente con cmake.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es node-llama-cpp?
Bindings de Node.js para llama.cpp que permiten ejecutar LLMs localmente, con GPU y salida restringida mediante esquemas JSON. node-llama-cpp es una biblioteca de TypeScript/Node.js que ejecuta modelos de lenguaje grandes directamente en tu equipo. Es una capa sobre llama.cpp e incluye binarios precompilados para macOS, Linux y Windows; si no hay uno compatible con la plataforma, compila llama.cpp desde el código fuente con cmake.
¿node-llama-cpp es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
node-llama-cpp es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿node-llama-cpp sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de node-llama-cpp fue el 5 nov 2026.
¿Para qué puedo usar node-llama-cpp?
Añadir un LLM local a una aplicación de Node.js o TypeScript sin usar una API en la nube Obtener una salida JSON estructurada de un modelo para procesarla posteriormente Crear pipelines de recuperación que necesiten embeddings locales y reranking Probar modelos GGUF desde la terminal antes de integrarlos
¿Cómo se instala node-llama-cpp?
Instala el paquete con npm: npm install node-llama-cpp Chatea con un modelo desde la terminal sin instalar nada (un solo comando): npx -y node-llama-cpp chat Carga un modelo GGUF y ejecuta el ejemplo de uso del README (consulta la guía de inicio para ver el código)
¿Dónde consigo node-llama-cpp?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/withcatai/node-llama-cpp

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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