Intégration de mistral.rs

Exécutez des LLM localement avec l'inférence native Rust - sans serveurs externes, sans clés API.

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Qu'est-ce que mistral.rs ?

mistral.rs est un moteur d'inférence Rust haute performance qui exécute des LLM directement sur votre matériel. ADK-Rust l'intègre via le crate adk-mistralrs, épinglé à v0.8.0 avec le support de Gemma 4.

Points clés :

• 🦀 Rust natif - Pas de Python, pas de serveurs externes
• 🔒 Entièrement hors ligne - Aucune clé API ni connexion internet requise
• ⚡ Accélération matérielle - CUDA, Metal (3.1 bfloat16), optimisations CPU
• 📦 Quantification - ISQ, MXFP4, GGUF, UQFF pour exécuter de grands modèles sur du matériel limité
• 🔧 Adaptateurs LoRA - Prise en charge des modèles affinés avec échange à chaud
• 👁️ Multimodal - Compréhension de la vision, de l'audio et de la vidéo (Gemma 4, Qwen 3 VL)
• 🎤 Parole - Reconnaissance vocale en temps réel Voxtral
• 🎯 Multi-modèle - Servir plusieurs modèles à partir d'une seule instance

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Étape 1 : Ajouter les dépendances

adk-mistralrs est publié sur crates.io en tant que membre de l'espace de travail. Ajoutez-le comme dépendance standard :

[package]
name = "my-local-agent"
version = "0.1.0"
edition = "2024"

[dependencies]
adk-mistralrs = "2.0.0"
adk-agent = "2.0.0"
adk-rust = "2.0.0"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
anyhow = "1.0"

Pour l'accélération matérielle, ajoutez des drapeaux de fonctionnalité :

# macOS with Apple Silicon
adk-mistralrs = { version = "2.0.0", features = ["metal"] }

# NVIDIA GPU (requires CUDA toolkit)
adk-mistralrs = { version = "2.0.0", features = ["cuda"] }

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Étape 2 : Exemple de base

Chargez un modèle depuis HuggingFace et exécutez-le localement :

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_mistralrs::{Llm, MistralRsConfig, MistralRsModel, ModelSource};
use adk_rust::Launcher;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    // Load model from HuggingFace (downloads on first run)
    let config = MistralRsConfig::builder()
        .model_source(ModelSource::huggingface("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct"))
        .build();

    println!("Loading model (this may take a while on first run)...");
    let model = MistralRsModel::new(config).await?;
    println!("Model loaded: {}", model.name());

    // Create agent
    let agent = LlmAgentBuilder::new("local_assistant")
        .description("Local AI assistant powered by mistral.rs")
        .instruction("You are a helpful assistant running locally. Be concise.")
        .model(Arc::new(model))
        .build()?;

    // Run interactive chat
    Launcher::new(Arc::new(agent)).run().await?;

    Ok(())
}

Ce qui se passe :

1. La première exécution télécharge le modèle depuis HuggingFace (~2-8 Go selon le modèle)
2. Le modèle est mis en cache localement dans ~/.cache/huggingface/
3. Les exécutions suivantes se chargent instantanément depuis le cache

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Étape 3 : Réduire la mémoire avec Quantization

Les grands modèles nécessitent beaucoup de mémoire vive. Utilisez ISQ (In-Situ Quantization) pour réduire la mémoire :

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_mistralrs::{Llm, MistralRsConfig, MistralRsModel, ModelSource, QuantizationLevel};
use adk_rust::Launcher;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    // Load model with 4-bit quantization for reduced memory
    let config = MistralRsConfig::builder()
        .model_source(ModelSource::huggingface("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct"))
        .isq(QuantizationLevel::Q4_0) // 4-bit quantization
        .paged_attention(true) // Memory-efficient attention
        .build();

    println!("Loading quantized model...");
    let model = MistralRsModel::new(config).await?;
    println!("Model loaded: {}", model.name());

    let agent = LlmAgentBuilder::new("quantized_assistant")
        .instruction("You are a helpful assistant. Be concise.")
        .model(Arc::new(model))
        .build()?;

    Launcher::new(Arc::new(agent)).run().await?;

    Ok(())
}

Niveaux de Quantization :

Étape 4: Adaptateurs LoRA (Modèles Affinés)

Chargez des modèles avec des adaptateurs LoRA pour des tâches spécialisées :

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_mistralrs::{AdapterConfig, Llm, MistralRsAdapterModel, MistralRsConfig, ModelSource};
use adk_rust::Launcher;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    // Load base model with LoRA adapter
    let config = MistralRsConfig::builder()
        .model_source(ModelSource::huggingface("meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct"))
        .adapter(AdapterConfig::lora("username/my-lora-adapter"))
        .build();

    println!("Loading model with LoRA adapter...");
    let model = MistralRsAdapterModel::new(config).await?;
    println!("Model loaded: {}", model.name());
    println!("Available adapters: {:?}", model.available_adapters());

    let agent = LlmAgentBuilder::new("lora_assistant")
        .instruction("You are a helpful assistant with specialized knowledge.")
        .model(Arc::new(model))
        .build()?;

    Launcher::new(Arc::new(agent)).run().await?;

    Ok(())
}

Échange à chaud des adaptateurs à l'exécution :

model.swap_adapter("another-adapter").await?;

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Étape 5: Modèles de Vision (Compréhension d'Images)

Traitez des images avec des modèles de vision-langage :

use adk_mistralrs::{Llm, MistralRsConfig, MistralRsVisionModel, ModelSource};

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    let config = MistralRsConfig::builder()
        .model_source(ModelSource::huggingface("microsoft/Phi-3.5-vision-instruct"))
        .build();

    println!("Loading vision model...");
    let model = MistralRsVisionModel::new(config).await?;
    println!("Model loaded: {}", model.name());

    // Analyze an image
    let image = image::open("photo.jpg")?;
    let response = model.generate_with_image("Describe this image.", vec![image]).await?;

    Ok(())
}

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Étape 6: Service Multi-Modèle

Servez plusieurs modèles à partir d'une seule instance :

use adk_mistralrs::{MistralRsConfig, MistralRsMultiModel, ModelSource};

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    let multi = MistralRsMultiModel::new();

    // Add models
    let phi_config = MistralRsConfig::builder()
        .model_source(ModelSource::huggingface("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct"))
        .build();
    multi.add_model("phi", phi_config).await?;

    let gemma_config = MistralRsConfig::builder()
        .model_source(ModelSource::huggingface("google/gemma-2-2b-it"))
        .build();
    multi.add_model("gemma", gemma_config).await?;

    // Set default and route requests
    multi.set_default("phi").await?;
    println!("Available models: {:?}", multi.model_names().await);

    // Route to specific model
    // multi.generate_with_model(Some("gemma"), request, false).await?;

    Ok(())
}

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Sources des Modèles

HuggingFace Hub (Par Défaut)

ModelSource::huggingface("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct")

Répertoire Local

ModelSource::local("/path/to/model")

GGUF Pré-Quantifié

ModelSource::gguf("/path/to/model.Q4_K_M.gguf")

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Modèles Recommandés

Accélération Matérielle

macOS (Apple Silicon)

adk-mistralrs = { version = "2.0.0", features = ["metal"] }

L'accélération Metal est automatique sur les Mac M1/M2/M3.

GPU NVIDIA

adk-mistralrs = { version = "2.0.0", features = ["cuda"] }

Nécessite le toolkit CUDA 11.8+.

CPU Uniquement

Aucune fonctionnalité n'est nécessaire - le CPU est la valeur par défaut.

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Valider le Crate

cargo build -p adk-mistralrs
cargo build -p adk-mistralrs --features metal

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Dépannage

Mémoire Insuffisante

// Enable quantization
.isq(QuantizationLevel::Q4_0)
// Enable paged attention
.paged_attention(true)

Premier Chargement Lent

• La première exécution télécharge le modèle (~2-8 Go)
• Les exécutions suivantes utilisent le modèle mis en cache

Modèle Introuvable

• Vérifiez que l'ID du modèle HuggingFace est correct
• Assurez-vous d'avoir une connexion internet pour le premier téléchargement

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Liés

• Fournisseurs de Modèles - Fournisseurs de LLM cloud
• Ollama - Serveur de modèle local alternatif
• LlmAgent - Utilisation de modèles avec des agents

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