Компилятор машинного обучения и движок развёртывания, позволяющие запускать большие языковые модели на GPU, в браузерах и на мобильных устройствах с OpenAI-совместимыми API.
mlc-ai/web-llm
Движок на TypeScript, который запускает LLM-инференс целиком в браузере с помощью WebGPU и предоставляет API, совместимый с OpenAI.
- Звёзды
- 19,291
- Форки
- 1,401
- Открытые issues
- 154
- Последний коммит
- 10 дней назад
Что это?
WebLLM — движок для инференса больших языковых моделей прямо в браузере. Инференс полностью выполняется на стороне клиента без участия сервера, а для аппаратного ускорения используется WebGPU. Движок распространяется как npm-пакет (@mlc-ai/web-llm), а также доступен для прямой загрузки с CDN.
Движок предоставляет тот же интерфейс для чата и генерации ответов, что и OpenAI API, поэтому существующий код в стиле OpenAI можно использовать с открытыми моделями, работающими локально в браузере. Поддерживаются потоковая передача ответов, вывод в JSON-режиме, генерация с заданным seed и управление на уровне логитов. Вызов функций пока находится в разработке.
Используются модели в формате MLC; среди поддерживаемых семейств — Llama 3, Phi 3, Gemma, Mistral и Qwen. Разработчики могут запускать движок в отдельном Web Worker или Service Worker либо внутри расширения Chrome, а также настраивать браузерные хранилища кэша, например Cache API, IndexedDB и OPFS.
Ключевые возможности
- 01Запускает LLM-инференс в браузере с аппаратным ускорением WebGPU и без сервера.
- 02Предоставляет API для генерации ответов в чате, совместимый с OpenAI, с поддержкой потоковой передачи и JSON-режима.
- 03Поддерживает модели в формате MLC, включая Llama 3, Phi 3, Gemma, Mistral и Qwen.
- 04Работает в Web Workers, Service Workers и расширениях Chrome.
- 05Предоставляет проверку целостности загруженных артефактов моделей на основе SRI.
Сценарии использования
- Создание чат-бота с защитой конфиденциальности, в котором запросы не покидают устройство пользователя.
- Добавление локального AI-ассистента в веб-приложение с помощью клиента в стиле OpenAI.
- Разработка расширений Chrome, которые локально обращаются к языковой модели.
- Создание прототипов функций на базе LLM в браузере без запуска серверов для инференса на бэкенде.
Быстрый старт
- 1
Установите пакет с помощью npm
npm install @mlc-ai/web-llm - 2
Импортируйте engine в код
import { CreateMLCEngine } from "@mlc-ai/web-llm"; - 3
Создайте engine, указав model ID (при первой загрузке модель будет скачана)
const engine = await CreateMLCEngine("Llama-3.1-8B-Instruct-q4f32_1-MLC", { initProgressCallback });
Что важно знать
- Требуется браузер с поддержкой WebGPU.
- При первой загрузке модели скачиваются большие файлы, поэтому это может занять много времени.
Темы
Частые вопросы
- Что такое web-llm?
- Движок на TypeScript, который запускает LLM-инференс целиком в браузере с помощью WebGPU и предоставляет API, совместимый с OpenAI. WebLLM — движок для инференса больших языковых моделей прямо в браузере. Инференс полностью выполняется на стороне клиента без участия сервера, а для аппаратного ускорения используется WebGPU. Движок распространяется как npm-пакет (@mlc-ai/web-llm), а также доступен для прямой загрузки с CDN.
- web-llm можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- web-llm распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- web-llm всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в web-llm — 11 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать web-llm?
- Создание чат-бота с защитой конфиденциальности, в котором запросы не покидают устройство пользователя. Добавление локального AI-ассистента в веб-приложение с помощью клиента в стиле OpenAI. Разработка расширений Chrome, которые локально обращаются к языковой модели. Создание прототипов функций на базе LLM в браузере без запуска серверов для инференса на бэкенде.
- Как установить web-llm?
- Установите пакет с помощью npm: npm install @mlc-ai/web-llm Импортируйте engine в код: import { CreateMLCEngine } from "@mlc-ai/web-llm"; Создайте engine, указав model ID (при первой загрузке модель будет скачана): const engine = await CreateMLCEngine("Llama-3.1-8B-Instruct-q4f32_1-MLC", { initProgressCallback });
- Где скачать web-llm?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/mlc-ai/web-llm
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Официальный код обучения и эталонная реализация RWKV — языковой архитектуры на основе RNN, которую можно обучать параллельно, как GPT-трансформер.
Чат-интерфейс на SvelteKit для LLM, подключающийся к любому API, совместимому с OpenAI, и кодовая база HuggingChat.
Поддерживаемая сообществом библиотека промптов для AI-чатов с сайтом, датасетами CSV и Hugging Face, CLI и интеграцией с MCP-сервером.
Jan — приложение с открытым исходным кодом для скачивания и локального запуска LLM с интерфейсом в стиле ChatGPT и возможностью подключать облачные модели.
Библиотека для оптимизации глубокого обучения, упрощающая и ускоряющая распределённое обучение и инференс больших моделей.