Bindings de Rust para llama.cpp que permitem carregar e executar modelos de linguagem GGUF localmente por meio do crate llama-cpp-2.
withcatai/node-llama-cpp
Bindings de Node.js para llama.cpp que permitem executar LLMs localmente, com suporte a GPU e saída restrita por JSON Schema.
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O que é?
node-llama-cpp é uma biblioteca TypeScript/Node.js que executa modelos de linguagem grandes diretamente na sua máquina. Ela encapsula o llama.cpp e inclui binários pré-compilados para macOS, Linux e Windows; se não houver um binário compatível com a plataforma, compila o llama.cpp a partir do código-fonte usando cmake.
A biblioteca atende às necessidades mais comuns de aplicações com LLM: sessões de chat, chamada de funções, embeddings e reranking. Ela pode restringir a saída do modelo a um formato analisável, como JSON, ou a um JSON Schema específico durante a geração. A aceleração por hardware está disponível via Metal, CUDA e Vulkan, e a biblioteca seleciona automaticamente o backend disponível.
Além da API, a biblioteca oferece uma CLI para conversar com um modelo GGUF pelo terminal usando um único comando npx, sem escrever código.
Recursos principais
- 01Executa modelos GGUF localmente, com suporte a GPU via Metal, CUDA e Vulkan
- 02Inclui binários pré-compilados e usa cmake como alternativa para compilar o llama.cpp a partir do código-fonte
- 03Restringe a saída gerada a JSON ou a um JSON Schema específico
- 04Oferece suporte à chamada de funções para que os modelos executem seu código quando necessário
- 05Disponibiliza APIs de embeddings e reranking com tipagem completa em TypeScript
- 06Inclui uma CLI para conversar com um modelo sem escrever código
Casos de uso
- Adicionar um LLM local a uma aplicação Node.js ou TypeScript sem usar uma API na nuvem
- Obter saídas JSON estruturadas de um modelo para processamento posterior
- Criar pipelines de recuperação que precisam de embeddings e reranking locais
- Testar modelos GGUF pelo terminal antes de integrá-los
Início rápido
- 1
Instale o pacote com npm
npm install node-llama-cpp - 2
Converse com um modelo no terminal sem instalar nada (um único comando)
npx -y node-llama-cpp chat - 3
Carregue um modelo GGUF e execute o exemplo de uso do README (consulte o guia de introdução para ver o código)
Antes de usar
- Você precisa de um arquivo de modelo GGUF local, que deve baixar separadamente.
- Os binários pré-compilados estão disponíveis apenas para macOS, Linux e Windows; em outras plataformas, é necessário compilar o llama.cpp a partir do código-fonte com cmake.
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Perguntas frequentes
- O que é node-llama-cpp?
- Bindings de Node.js para llama.cpp que permitem executar LLMs localmente, com suporte a GPU e saída restrita por JSON Schema. node-llama-cpp é uma biblioteca TypeScript/Node.js que executa modelos de linguagem grandes diretamente na sua máquina. Ela encapsula o llama.cpp e inclui binários pré-compilados para macOS, Linux e Windows; se não houver um binário compatível com a plataforma, compila o llama.cpp a partir do código-fonte usando cmake.
- node-llama-cpp é gratuito? Qual é a licença?
- node-llama-cpp é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- node-llama-cpp ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de node-llama-cpp foi em 5 de nov. de 2026.
- Para que posso usar node-llama-cpp?
- Adicionar um LLM local a uma aplicação Node.js ou TypeScript sem usar uma API na nuvem Obter saídas JSON estruturadas de um modelo para processamento posterior Criar pipelines de recuperação que precisam de embeddings e reranking locais Testar modelos GGUF pelo terminal antes de integrá-los
- Como instalar node-llama-cpp?
- Instale o pacote com npm: npm install node-llama-cpp Converse com um modelo no terminal sem instalar nada (um único comando): npx -y node-llama-cpp chat Carregue um modelo GGUF e execute o exemplo de uso do README (consulte o guia de introdução para ver o código)
- Onde consigo node-llama-cpp?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/withcatai/node-llama-cpp
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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