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<img src="https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/assets/13366013/d24834b0-265d-45f5-93c0-fac1e19562af">
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<h1 align="center">RWKV Runner</h1>
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<div align="center">
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本项目旨在消除大语言模型的使用门槛，全自动为你处理一切，你只需要一个仅仅几MB的可执行程序。此外本项目提供了与OpenAI
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API兼容的接口，这意味着一切ChatGPT客户端都是RWKV客户端。
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[![license][license-image]][license-url]
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[![release][release-image]][release-url]
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[English](README.md) | 简体中文 | [日本語](README_JA.md)
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### 安装
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[![Windows][Windows-image]][Windows-url]
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[![MacOS][MacOS-image]][MacOS-url]
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[![Linux][Linux-image]][Linux-url]
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[视频演示](https://www.bilibili.com/video/BV1hM4y1v76R) | [疑难解答](https://www.bilibili.com/read/cv23921171) | [预览](#Preview) | [下载][download-url] | [懒人包](https://pan.baidu.com/s/1zdzZ_a0uM3gDqi6pXIZVAA?pwd=1111) | [简明服务部署示例](#Simple-Deploy-Example) | [服务器部署示例](https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/tree/master/deploy-examples) | [MIDI硬件输入](#MIDI-Input)
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[license-image]: http://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg
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[license-url]: https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/blob/master/LICENSE
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[release-image]: https://img.shields.io/github/release/josStorer/RWKV-Runner.svg
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[release-url]: https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/releases/latest
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[download-url]: https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/releases
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[Windows-image]: https://img.shields.io/badge/-Windows-blue?logo=windows
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[Windows-url]: https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/blob/master/build/windows/Readme_Install.txt
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[MacOS-image]: https://img.shields.io/badge/-MacOS-black?logo=apple
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[MacOS-url]: https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/blob/master/build/darwin/Readme_Install.txt
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[Linux-image]: https://img.shields.io/badge/-Linux-black?logo=linux
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[Linux-url]: https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/blob/master/build/linux/Readme_Install.txt
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</div>
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#### 小贴士：你可以在服务器部署[backend-python](./backend-python/)，然后将此程序仅用作客户端，在设置的`API URL`中填入你的服务器地址
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#### 预设配置已经开启自定义CUDA算子加速，速度更快，且显存消耗更少。如果你遇到可能的兼容性(输出乱码)问题，前往配置页面，关闭`使用自定义CUDA算子加速`，或更新你的显卡驱动
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#### 如果Windows Defender说这是一个病毒，你可以尝试下载[v1.3.7_win.zip](https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/releases/download/v1.3.7/RWKV-Runner_win.zip)，然后让其自动更新到最新版，或添加信任 (`Windows Security` -> `Virus & threat protection` -> `Manage settings` -> `Exclusions` -> `Add or remove exclusions` -> `Add an exclusion` -> `Folder` -> `RWKV-Runner`)
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#### 对于不同的任务，调整API参数会获得更好的效果，例如对于翻译任务，你可以尝试设置Temperature为1，Top_P为0.3
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## 功能
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- RWKV模型管理，一键启动
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- 前后端分离，如果你不想使用客户端，也允许单独部署前端服务，或后端推理服务，或具有WebUI的后端推理服务。
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[简明服务部署示例](#Simple-Deploy-Example) | [服务器部署示例](https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/tree/master/deploy-examples)
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- 与OpenAI API兼容，一切ChatGPT客户端，都是RWKV客户端。启动模型后，打开 http://127.0.0.1:8000/docs 查看API文档
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- 全自动依赖安装，你只需要一个轻巧的可执行程序
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- 预设多级显存配置，几乎在各种电脑上工作良好。通过配置页面切换到WebGPU策略，还可以在AMD，Intel等显卡上运行
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- 自带用户友好的聊天，续写，作曲交互页面。支持聊天预设，附件上传，MIDI硬件输入及音轨编辑。
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[预览](#Preview) | [MIDI硬件输入](#MIDI-Input)
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- 内置WebUI选项，一键启动Web服务，共享硬件资源
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- 易于理解和操作的参数配置，及各类操作引导提示
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- 内置模型转换工具
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- 内置下载管理和远程模型检视
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- 内置一键LoRA微调
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- 也可用作 OpenAI ChatGPT 和 GPT Playground 客户端 (在设置内填写API URL和API Key)
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- 多语言本地化
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- 主题切换
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- 自动更新
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## Simple Deploy Example
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```bash
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git clone https://github.com/josStorer/RWKV-Runner
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# 然后
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cd RWKV-Runner
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python ./backend-python/main.py #后端推理服务已启动, 调用/switch-model载入模型, 参考API文档: http://127.0.0.1:8000/docs
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# 或者
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cd RWKV-Runner/frontend
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npm ci
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npm run build #编译前端
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cd ..
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python ./backend-python/webui_server.py #单独启动前端服务
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# 或者
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python ./backend-python/main.py --webui #同时启动前后端服务
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# 帮助参数
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python ./backend-python/main.py -h
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```
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## API并发压力测试
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```bash
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ab -p body.json -T application/json -c 20 -n 100 -l http://127.0.0.1:8000/chat/completions
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```
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body.json:
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```json
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{
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"messages": [
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{
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"role": "user",
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"content": "Hello"
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}
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]
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}
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```
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## Embeddings API 示例
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注意: 1.4.0 版本对embeddings API质量进行了改善，生成结果与之前的版本不兼容，如果你正在使用此API生成知识库等，请重新生成
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如果你在用langchain, 直接使用 `OpenAIEmbeddings(openai_api_base="http://127.0.0.1:8000", openai_api_key="sk-")`
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```python
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import numpy as np
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import requests
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def cosine_similarity(a, b):
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return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
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values = [
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"I am a girl",
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"我是个女孩",
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"私は女の子です",
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"广东人爱吃福建人",
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"我是个人类",
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"I am a human",
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"that dog is so cute",
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"私はねこむすめです、にゃん♪",
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"宇宙级特大事件！号外号外！"
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]
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embeddings = []
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for v in values:
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r = requests.post("http://127.0.0.1:8000/embeddings", json={"input": v})
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embedding = r.json()["data"][0]["embedding"]
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embeddings.append(embedding)
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compared_embedding = embeddings[0]
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embeddings_cos_sim = [cosine_similarity(compared_embedding, e) for e in embeddings]
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for i in np.argsort(embeddings_cos_sim)[::-1]:
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print(f"{embeddings_cos_sim[i]:.10f} - {values[i]}")
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```
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## MIDI Input
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小贴士: 你可以下载 https://github.com/josStorer/sgm_plus, 并解压到程序的`assets/sound-font`目录, 以使用离线音源. 注意,
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如果你正在从源码编译程序, 请不要将其放置在源码目录中
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### USB MIDI 连接
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- USB MIDI设备是即插即用的, 你能够在作曲页面选择你的输入设备
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### Mac MIDI 蓝牙连接
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- 对于想要使用蓝牙输入的Mac用户,
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请安装[Bluetooth MIDI Connect](https://apps.apple.com/us/app/bluetooth-midi-connect/id1108321791), 启动后点击托盘连接,
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之后你可以在作曲页面选择你的输入设备
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### Windows MIDI 蓝牙连接
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- Windows似乎只为UWP实现了蓝牙MIDI支持, 因此需要多个步骤进行连接, 我们需要创建一个本地的虚拟MIDI设备, 然后启动一个UWP应用,
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通过此UWP应用将蓝牙MIDI输入重定向到虚拟MIDI设备, 然后本软件监听虚拟MIDI设备的输入
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- 因此, 首先你需要下载[loopMIDI](https://www.tobias-erichsen.de/wp-content/uploads/2020/01/loopMIDISetup_1_0_16_27.zip),
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用于创建虚拟MIDI设备, 点击左下角的加号创建设备
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- 然后, 你需要下载[Bluetooth LE Explorer](https://apps.microsoft.com/detail/9N0ZTKF1QD98), 以发现并连接蓝牙MIDI设备,
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点击Start搜索设备, 然后点击Pair绑定MIDI设备
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- 最后, 你需要安装[MIDIberry](https://apps.microsoft.com/detail/9N39720H2M05), 这个UWP应用能将MIDI蓝牙输入重定向到虚拟MIDI设备,
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启动后, 在输入栏, 双击你实际的蓝牙MIDI设备名称, 在输出栏, 双击我们先前创建的虚拟MIDI设备名称
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- 现在, 你可以在作曲页面选择虚拟MIDI设备作为输入. Bluetooth LE Explorer不再需要运行, loopMIDI窗口也可以退出, 它会自动在后台运行,
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仅保持MIDIberry打开即可
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## 相关仓库:
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- RWKV-4-World: https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-world/tree/main
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- RWKV-4-Raven: https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-raven/tree/main
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- ChatRWKV: https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV
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- RWKV-LM: https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM
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- RWKV-LM-LoRA: https://github.com/Blealtan/RWKV-LM-LoRA
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- MIDI-LLM-tokenizer: https://github.com/briansemrau/MIDI-LLM-tokenizer
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## Preview
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### 主页
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### 聊天
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### 续写
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### 作曲
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小贴士: 你可以下载 https://github.com/josStorer/sgm_plus, 并解压到程序的`assets/sound-font`目录, 以使用离线音源. 注意,
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如果你正在从源码编译程序, 请不要将其放置在源码目录中
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### 配置
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### 模型管理
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### 下载管理
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### LoRA微调
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### 设置
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