Giao diện dòng lệnh (CLI) cho phép bạn kiểm thử các mô hình ngay lập tức mà không cần mã.
Nền tảng được hỗ trợ:
- Linux
- macOS
- Windows
- Raspberry Pi
Cài đặt
Phương thức 1: uvx (Nên dùng để kiểm thử nhanh)
Chạy litert-lm ngay lập tức mà không cần cài đặt vĩnh viễn. Yêu cầu uv.
Bạn có thể thêm tiền tố uvx vào bất kỳ lệnh litert-lm nào để kích hoạt lệnh theo yêu cầu:
uvx litert-lm run --help
Phương thức 2: uv (Cài đặt cố định)
Cài đặt litert-lm dưới dạng tệp nhị phân trên toàn hệ thống. Yêu cầu phải có uv.
uv tool install litert-lm
Phương thức 3: pip
Cài đặt tiêu chuẩn trong môi trường ảo. Việc sử dụng --upgrade đảm bảo bạn nhận được phiên bản mới nhất ngay cả khi đã cài đặt một phiên bản trước đó.
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade litert-lm
Đang nâng cấp
Cách nâng cấp litert-lm lên phiên bản mới nhất:
Nếu sử dụng uvx (Phương thức 1)
Bạn không cần làm gì cả. uvx tự động chạy phiên bản mới nhất.
Nếu được cài đặt bằng uv (Phương thức 2)
uv tool upgrade litert-lm
Nếu được cài đặt bằng pip (Phương thức 3)
Kích hoạt môi trường ảo và chạy:
pip install --upgrade litert-lm
Trò chuyện
Tải xuống từ HuggingFace và chạy mô hình:
litert-lm run \
--from-huggingface-repo=litert-community/gemma-4-E2B-it-litert-lm \
gemma-4-E2B-it.litertlm \
--prompt="What is the capital of France?"
🔴 Mới: Dự đoán nhiều mã thông báo (MTP)
Dự đoán nhiều token (MTP) là một phương pháp tối ưu hoá hiệu suất giúp tăng tốc đáng kể tốc độ giải mã. MTP được đề xuất cho tất cả các tác vụ trên các phần phụ trợ GPU.
Để bật MTP trong CLI, hãy sử dụng cờ --enable-speculative-decoding=true:
litert-lm run \
--from-huggingface-repo=litert-community/gemma-4-E2B-it-litert-lm \
gemma-4-E2B-it.litertlm \
--backend=gpu \
--enable-speculative-decoding=true \
--prompt="What is the capital of France?"
Gọi hàm / Công cụ
Bạn có thể chạy các công cụ bằng chế độ cài đặt sẵn. Tạo một preset.py:
import datetime
import base64
def get_current_time() -> str:
"""Returns the current date and time."""
return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
system_instruction = "You are a helpful assistant with access to tools."
tools = [get_current_time]
Chạy với chế độ đặt sẵn:
litert-lm run \
--from-huggingface-repo=litert-community/gemma-4-E2B-it-litert-lm \
gemma-4-E2B-it.litertlm \
--preset=preset.py
Câu lệnh mẫu và kết quả tương tác:
> what will the time be in two hours?
[tool_call] {"arguments": {}, "name": "get_current_time"}
[tool_response] {"name": "get_current_time", "response": "2026-03-25 21:54:07"}
The current time is 2026-03-25 21:54:07.
In two hours, it will be **2026-03-25 23:54:07**.
Điều gì đang xảy ra?
Khi bạn đặt một câu hỏi cần thông tin bên ngoài (chẳng hạn như thời gian hiện tại), mô hình sẽ nhận ra rằng nó cần gọi một công cụ.
- Mô hình phát ra
tool_call: Mô hình xuất ra một yêu cầu JSON để gọi hàmget_current_time. - Công cụ thực thi CLI: CLI LiteRT-LM chặn lệnh gọi này và thực thi hàm Python tương ứng được xác định trong
preset.py. - CLI gửi
tool_response: CLI gửi kết quả trở lại mô hình. - Mô hình tạo câu trả lời cuối cùng: Mô hình sử dụng câu trả lời của công cụ để tính toán và tạo câu trả lời cuối cùng cho người dùng.
Vòng lặp "Gọi hàm" này diễn ra tự động trong CLI, cho phép bạn tăng cường các LLM cục bộ bằng các chức năng của Python mà không cần viết mã điều phối phức tạp.
Các API Python, C++ và Kotlin cũng có các chức năng tương tự.
Đang gỡ cài đặt
Cách gỡ cài đặt litert-lm:
Nếu sử dụng uvx (Phương thức 1)
Bạn không cần làm gì cả. uvx chạy từ bộ nhớ đệm tạm thời và không cài đặt vĩnh viễn.
Nếu được cài đặt bằng uv (Phương thức 2)
uv tool uninstall litert-lm
Nếu được cài đặt bằng pip (Phương thức 3)
pip uninstall litert-lm