mistral.rs एकीकरण

LLM को मूल Rust इन्फेरेंस के साथ स्थानीय रूप से चलाएँ - कोई बाहरी सर्वर नहीं, कोई API कुंजी नहीं।

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mistral.rs क्या है?

mistral.rs एक उच्च-प्रदर्शन वाला Rust इन्फेरेंस इंजन है जो सीधे आपके हार्डवेयर पर LLM चलाता है। adk-rust इसे adk-mistralrs crate के माध्यम से एकीकृत करता है।

मुख्य विशेषताएँ:

• 🦀 Native Rust - कोई Python नहीं, कोई बाहरी सर्वर नहीं
• 🔒 पूरी तरह से ऑफलाइन - कोई API keys या इंटरनेट की आवश्यकता नहीं
• ⚡ हार्डवेयर एक्सेलेरेशन - CUDA, Metal, CPU ऑप्टिमाइज़ेशन
• 📦 क्वांटिज़ेशन - सीमित हार्डवेयर पर बड़े model चलाएँ
• 🔧 LoRA adapters - hot-swapping के साथ फाइन-ट्यून किए गए model का समर्थन
• 👁️ Vision models - छवि समझने की क्षमताएँ
• 🎯 Multi-model - एक ही इंस्टेंस से कई model सेवाएँ दें

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चरण 1: निर्भरताएँ जोड़ें

चूँकि adk-mistralrs git रिपॉजिटरी पर निर्भर करता है, इसे crates.io पर प्रकाशित नहीं किया जा सकता है। इसे git के माध्यम से जोड़ें:

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

[dependencies]
adk-mistralrs = { git = "https://github.com/zavora-ai/adk-rust" }
adk-agent = { git = "https://github.com/zavora-ai/adk-rust" }
adk-rust = { git = "https://github.com/zavora-ai/adk-rust" }
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
anyhow = "1.0"

हार्डवेयर एक्सेलेरेशन के लिए, फीचर फ्लैग जोड़ें:

# macOS with Apple Silicon
adk-mistralrs = { git = "https://github.com/zavora-ai/adk-rust", features = ["metal"] }

# NVIDIA GPU (requires CUDA toolkit)
adk-mistralrs = { git = "https://github.com/zavora-ai/adk-rust", features = ["cuda"] }

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चरण 2: मूल उदाहरण

HuggingFace से एक model लोड करें और इसे स्थानीय रूप से चलाएँ:

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(())
}

क्या होता है:

1. पहली बार चलने पर model HuggingFace से डाउनलोड होता है (model के आधार पर ~2-8GB)
2. Model स्थानीय रूप से ~/.cache/huggingface/ में कैश हो जाता है
3. बाद के रन तुरंत कैश से लोड होते हैं

Step 3: क्वांटाइजेशन के साथ मेमोरी कम करें

बड़े मॉडलों को बहुत अधिक RAM की आवश्यकता होती है। मेमोरी कम करने के लिए ISQ (In-Situ Quantization) का उपयोग करें:

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(())
}

क्वांटाइजेशन स्तर:

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Step 4: LoRA एडेप्टर (फाइन-ट्यून किए गए मॉडल)

विशेष कार्यों के लिए LoRA एडेप्टर के साथ मॉडल लोड करें:

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(())
}

रनटाइम पर एडेप्टर को हॉट-स्वैप करें:

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

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Step 5: विज़न मॉडल (छवि समझ)

विज़न-भाषा मॉडल के साथ छवियों को संसाधित करें:

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(())
}

चरण 6: मल्टी-मॉडल सर्विंग

एक ही इंस्टेंस से कई मॉडल सर्व करें:

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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मॉडल स्रोत

HuggingFace Hub (डिफ़ॉल्ट)

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

स्थानीय डायरेक्टरी

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

प्री-क्वांटाइज़्ड GGUF

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

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अनुशंसित मॉडल

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हार्डवेयर एक्सेलेरेशन

macOS (Apple Silicon)

adk-mistralrs = { git = "https://github.com/zavora-ai/adk-rust", features = ["metal"] }

M1/M2/M3 Mac पर मेटल एक्सेलेरेशन स्वचालित है।

NVIDIA GPU

adk-mistralrs = { git = "https://github.com/zavora-ai/adk-rust", features = ["cuda"] }

CUDA टूलकिट 11.8+ की आवश्यकता है।

केवल CPU

किसी फ़ीचर की आवश्यकता नहीं है - CPU डिफ़ॉल्ट है।

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उदाहरण चलाएँ

# Basic usage
cargo run --bin basic

# With quantization
cargo run --bin quantized

# LoRA adapters
cargo run --bin lora

# Multi-model setup
cargo run --bin multimodel

# Vision models
cargo run --bin vision

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समस्या निवारण

मेमोरी कम पड़ना

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

धीमा पहला लोड

• पहली बार चलाने पर मॉडल डाउनलोड होता है (~2-8GB)
• बाद में चलाने पर कैशे किए गए मॉडल का उपयोग होता है

मॉडल नहीं मिला

• HuggingFace मॉडल ID सही है या नहीं जाँचें
• पहले डाउनलोड के लिए इंटरनेट कनेक्शन सुनिश्चित करें

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संबंधित

• मॉडल प्रदाता - क्लाउड LLM प्रदाता
• Ollama - वैकल्पिक स्थानीय मॉडल सर्वर
• LlmAgent - एजेंटों के साथ मॉडल का उपयोग करना

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