LiteRT-LM CLI

LiteRT-LM コマンドライン インターフェース(CLI)を使用すると、モデルを実行してターミナルで操作できます。

インストール

uv インストール ガイドに沿って uv をインストールします。

uv tool install litert-lm-nightly

pip の使用

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install litert-lm-nightly

チャット

CLI を使用してモデルを実行します。

litert-lm run google/gemma-3n-E2B-it-litert-lm/gemma-3n-E2B-it-int4 --prompt="What is the capital of France?"

関数呼び出し / ツール

プリセットを使用してツールを実行できます。preset.py を作成します。

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]

プリセットで実行:

litert-lm run google/gemma-3n-E2B-it-litert-lm/gemma-3n-E2B-it-int4 --preset=preset.py

プロンプトとインタラクティブ出力の例:

> 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**.

ここで何が起こっているのか

外部情報(現在時刻など)を必要とする質問をすると、モデルはツールを呼び出す必要があることを認識します。

  1. モデルが tool_call を出力: モデルが get_current_time 関数を呼び出すための JSON リクエストを出力します。
  2. CLI Executes Tool: LiteRT-LM CLI がこの呼び出しをインターセプトし、preset.py で定義された対応する Python 関数を実行します。
  3. CLI が tool_response を送信: CLI が結果をモデルに返します。
  4. モデルが最終的な回答を生成する: モデルはツールのレスポンスを使用して、ユーザーに対する最終的な回答を計算して生成します。

この「関数呼び出し」ループは CLI 内で自動的に行われるため、複雑なオーケストレーション コードを記述することなく、ローカル LLM を Python 機能で拡張できます。

Python、C++、Kotlin の各 API からも同じ機能を利用できます。