Integração com mistral.rs

Execute LLMs localmente com inferência nativa em Rust — sem servidores externos e sem chaves API.

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O que é o mistral.rs?

mistral.rs é um mecanismo de inferência de alto desempenho em Rust que executa LLMs diretamente no seu hardware. ADK-Rust integra esse mecanismo por meio do crate adk-mistralrs, fixado na versão v0.8.0, com suporte ao Gemma 4.

Principais destaques:

• 🦀 Rust nativo — Sem Python e sem servidores externos
• 🔒 Totalmente offline — Sem chaves API ou necessidade de internet
• ⚡ Aceleração de hardware — CUDA, Metal (3.1 bfloat16), otimizações de CPU
• 📦 Quantização — ISQ, MXFP4, GGUF, UQFF para executar modelos grandes em hardware limitado
• 🔧 Adaptadores LoRA — Suporte a modelos ajustados com troca em tempo de execução
• 👁️ Multimodal — Compreensão de visão, áudio e vídeo (Gemma 4, Qwen 3 VL)
• 🎤 Fala — Reconhecimento de fala em tempo real com Voxtral
• 🎯 Vários modelos — Disponibilize vários modelos a partir de uma única instância

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Etapa 1: Adicionar dependências

adk-mistralrs é publicado no crates.io como membro de um workspace. Adicione-o como uma dependência padrão:

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

[dependencies]
adk-mistralrs = "2.1.0"
adk-agent = "2.1.0"
adk-rust = "2.1.0"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
anyhow = "1.0"

Para aceleração de hardware, adicione os indicadores de funcionalidade:

# macOS with Apple Silicon
adk-mistralrs = { version = "2.1.0", features = ["metal"] }

# NVIDIA GPU (requires CUDA toolkit)
adk-mistralrs = { version = "2.1.0", features = ["cuda"] }

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Etapa 2: Exemplo básico

Carregue um modelo de HuggingFace e execute-o localmente:

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(())
}

O que acontece:

1. Na primeira execução, o modelo é baixado de HuggingFace (~2–8 GB, dependendo do modelo)
2. O modelo é armazenado em cache localmente em ~/.cache/huggingface/
3. Nas execuções seguintes, o modelo é carregado instantaneamente do cache

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Etapa 3: Reduzir a memória com quantização

Modelos grandes precisam de muita RAM. Use ISQ (Quantização In-Situ) para reduzir o uso de memória:

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(())
}

Níveis de quantização:

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Etapa 4: LoRA Adapters (Modelos Ajustados)

Carregue modelos com adapters LoRA para tarefas especializadas:

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(())
}

Faça a troca dinâmica de adapters em tempo de execução:

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

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Etapa 5: Modelos de Visão (Compreensão de Imagens)

Processe imagens com modelos de visão e linguagem:

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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Etapa 6: Servindo Múltiplos Modelos

Sirva vários modelos a partir de uma única instância:

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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Fontes dos Modelos

HuggingFace Hub (Padrão)

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

Diretório Local

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

GGUF Pré-quantizado

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

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Modelos Recomendados

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Aceleração de hardware

macOS (Apple Silicon)

adk-mistralrs = { version = "2.1.0", features = ["metal"] }

A aceleração Metal é automática em Macs M1/M2/M3.

GPU NVIDIA

adk-mistralrs = { version = "2.1.0", features = ["cuda"] }

Requer o kit de ferramentas CUDA 11.8 ou superior.

Somente CPU

Nenhum recurso é necessário — CPU é o padrão.

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Validar o crate

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

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Solução de problemas

Sem memória

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

Primeiro carregamento lento

• A primeira execução baixa o modelo (~2–8 GB)
• As execuções subsequentes usam o modelo em cache

Modelo não encontrado

• Verifique se o ID do modelo HuggingFace está correto
• Garanta uma conexão com a internet para o primeiro download

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Relacionado

• Provedores de modelos - provedores de modelos na nuvem LLM
• Ollama - servidor de modelos local alternativo
• LlmAgent - Usando modelos com agentes

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