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bentoml/OpenLLM

LlamaやQwenなどのオープンソースLLMを、組み込みのチャットUI付きで、単一コマンドからOpenAI互換APIとして提供します。

代替できる製品:OpenAI API

スター
12,582
フォーク
849
未解決の Issue
21
最終コミット
4 日前

これは何?

OpenLLMは、オープンソースの大規模言語モデルをセルフホストするためのPythonツールです。`openllm serve llama3.2:1b`のようなコマンドでモデルを起動すると、localhostのポート3000でOpenAI互換APIが公開されます。そのため、既存のOpenAIクライアントコードやLlamaIndexなどのツールは、ベースURLを変更するだけで接続できます。

このプロジェクトには、Llama 3.x、Mistral、Qwen 2.5、Gemma、DeepSeekなど、サポート対象モデルのカタログが用意されており、サーバーには/chatパスでアクセスできるチャットUIも含まれています。ゲート付きモデルにはHugging Faceトークンが必要で、OpenLLM自体はモデルの重みを保存しません。CLIコマンドの`openllm run`を使うと、ターミナルでチャットセッションを開始できます。

モデルはモデルリポジトリ単位で管理されます。ユーザーはカスタムの公開リポジトリを追加でき、モデルはBentoMLを使ってBentoとしてパッケージ化されます。また、プロジェクトでは、それらを使ったDockerおよびKubernetesへのデプロイ方法が説明されています。

主な機能

  • 01オープンソースLLMをOpenAI互換APIとして提供します。
  • 02単一の`openllm serve`コマンドでモデルサーバーを起動します。
  • 03/chatで利用できる組み込みチャットUIを備えています。
  • 04`openllm run`でターミナルからチャットを開始できます。
  • 05カスタムの公開リポジトリを含むモデルリポジトリに対応しています。
  • 06モデルをBentoにパッケージ化し、DockerやKubernetesにデプロイできます。

ユースケース

  • LlamaやQwenのモデルをローカルでホストし、OpenAI形式のAPIを通じて既存アプリから利用する。
  • クライアントコードを変更せずに、OpenAI SDKのコードでオープンソースモデルを試す。
  • BentoMLでパッケージ化したカスタムモデルやファインチューニング済みモデルを、DockerやKubernetesにデプロイする。

クイックスタート

  1. 1

    pipでOpenLLMをインストールする

    pip install openllm
  2. 2

    OpenLLMを対話形式で試す

    openllm hello
  3. 3

    アクセス制限付きモデル用にHugging Faceのトークンを設定する

    export HF_TOKEN=<your token>
  4. 4

    モデルを指定してLLMサーバーを起動する

    openllm serve llama3.2:1b

使う前に知っておきたいこと

  • Llamaなどのアクセス制限付きモデルには、Hugging Faceのトークンとアクセス承認が必要です。
  • 大規模モデルには多くのGPUメモリが必要です。たとえば、一部のモデルでは80GのGPUが必要です。

収録されている特集

トピック

よくある質問

OpenLLM とは?
LlamaやQwenなどのオープンソースLLMを、組み込みのチャットUI付きで、単一コマンドからOpenAI互換APIとして提供します。 OpenLLMは、オープンソースの大規模言語モデルをセルフホストするためのPythonツールです。`openllm serve llama3.2:1b`のようなコマンドでモデルを起動すると、localhostのポート3000でOpenAI互換APIが公開されます。そのため、既存のOpenAIクライアントコードやLlamaIndexなどのツールは、ベースURLを変更するだけで接続できます。
OpenLLM は無料で使えますか?ライセンスは?
OpenLLM は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
OpenLLM は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。OpenLLM の最終コミットは 2026年11月2日 です。
OpenLLM は何に使えますか?
LlamaやQwenのモデルをローカルでホストし、OpenAI形式のAPIを通じて既存アプリから利用する。 クライアントコードを変更せずに、OpenAI SDKのコードでオープンソースモデルを試す。 BentoMLでパッケージ化したカスタムモデルやファインチューニング済みモデルを、DockerやKubernetesにデプロイする。
OpenLLM のインストール方法は?
pipでOpenLLMをインストールする: pip install openllm OpenLLMを対話形式で試す: openllm hello アクセス制限付きモデル用にHugging Faceのトークンを設定する: export HF_TOKEN=<your token> モデルを指定してLLMサーバーを起動する: openllm serve llama3.2:1b
OpenLLM はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/bentoml/OpenLLM

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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