Интерфейс командной строки LiteRT-LM

Интерфейс командной строки (CLI) LiteRT-LM позволяет запускать модели и взаимодействовать с ними через терминал.

Установка

Для установки UV-файла следуйте инструкции по uv .

uv tool install litert-lm-nightly

Используя pip 

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

Чат

Запустите модель с помощью командной строки:

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

Вызов функций / Инструменты

Вы можете запускать инструменты с предустановками. Создайте файл 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]

Запуск с предустановленными настройками:

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

Примеры подсказок и интерактивного вывода:

> 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**.

Что здесь происходит?

Когда вы задаете вопрос, требующий внешней информации (например, текущего времени), модель понимает, что ей необходимо обратиться к инструменту.

  1. Модель выдает вызов tool_call : модель отправляет JSON-запрос для вызова функции get_current_time .
  2. Инструмент выполнения командной строки : CLI LiteRT-LM перехватывает этот вызов и выполняет соответствующую функцию Python, определенную в вашем preset.py .
  3. CLI отправляет tool_response : CLI отправляет результат обратно в модель.
  4. Модель генерирует окончательный ответ : Модель использует ответ инструмента для вычисления и генерации окончательного ответа для пользователя.

Этот цикл "вызова функций" происходит автоматически в интерфейсе командной строки, что позволяет дополнять локальные LLM-модули возможностями Python без написания сложного кода оркестрации.

Аналогичные возможности доступны через API на Python, C++ и Kotlin.