La API web de LiteRT-LM para JavaScript y TypeScript en el navegador. Esta es una versión preliminar que admite la ejecución de texto de entrada y salida en WebGPU.
Modelos compatibles
Actualmente, la API de LiteRT-LM JS admite un conjunto limitado de modelos compatibles con la Web.
Estamos trabajando para expandir esto y cubrir archivos de modelos .litertlm generales, pero, por ahora, se admiten los siguientes modelos:
gemma-4-E2B-it-web.litertlmde litert-community/gemma-4-E2B-it-litert-lmgemma-4-E4B-it-web.litertlmde litert-community/gemma-4-E4B-it-litert-lm
Introducción
Aquí tienes una app de chat REPL de muestra compilada con la API de JavaScript:
<div id="out" style="white-space: pre-wrap; font-family: monospace;"></div>
<input id="in" onkeydown="if(event.key === 'Enter') repl(this)">
<script type="module">
import { Engine } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@litert-lm/core/+esm';
const engine = await Engine.create({
// Load the Gemma 4 E2B model
model: 'https://huggingface.co/litert-community/gemma-4-E2B-it-litert-lm/resolve/main/gemma-4-E2B-it-web.litertlm'
// Or use the E4B model by swapping in this line
// model: 'https://huggingface.co/litert-community/gemma-4-E4B-it-litert-lm/resolve/main/gemma-4-E4B-it-web.litertlm'
});
const chat = await engine.createConversation();
window.repl = async (el) => {
const text = el.value;
el.value = ''; // Clear immediately
out.append(`\n>>> ${text}\nAI: `);
for await (const chunk of chat.sendMessageStreaming(text)) {
out.append(chunk.content[0].text);
}
};
</script>
Comenzar
LiteRT-LM está disponible como un paquete npm. Puedes instalar la versión más reciente desde npm o importarla directamente desde una CDN:
# From npm
npm i --save @litert-lm/core
# From a CDN (in your JavaScript file)
import * as litertlm from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@litert-lm/core/+esm';
Inicializa el motor
Engine es el punto de entrada a la API. Controla la carga del modelo, la creación de sesiones y la administración de recursos. Recuerda delete el motor para liberar recursos cuando ya no se necesite el modelo.
Nota: La inicialización del motor puede tardar varios segundos en cargar el modelo.
import {Engine, EngineSettings} from '@litert-lm/core';
const engineSettings = {
model: 'url/path/to/model.litertlm', // or a ReadableStream, or a Blob
// You can configure context length and other settings here
mainExecutorSettings: {
maxNumTokens: 8192,
},
} satisfies EngineSettings;
const engine = await Engine.create(engineSettings);
// ... Use the engine to create a conversation ...
// Delete the engine when done.
await engine.delete();
Crea una conversación
Una vez que se inicializa el motor, crea una instancia de Conversation. Puedes proporcionar un ConversationConfig para personalizar su comportamiento.
const conversation = await engine.createConversation({
preface: {
messages: [
{role: 'system', content: 'You are a helpful assistant'}
]
}
});
conversation.sendMessage({
role: 'user',
content: 'Write a poem',
});
Enviar mensajes
Puedes enviar mensajes con o sin transmisión.
Ejemplo sin transmisión
// Simple string input
let response = await conversation.sendMessage("What is the capital of France?");
console.log(response.content[0].text);
// Or with full message structure
response = await conversation.sendMessage({role: 'user', content: '...'});
Ejemplo de transmisión
// sendMessageStreaming returns a ReadableStream of response chunks
const stream = conversation.sendMessageStreaming('Tell me a long story.');
for await (const chunk of stream) {
// Chunks are Records containing pieces of the response
for (const item of chunk.content) {
if (item.type === 'text') {
console.log(item.text);
}
}
}
Cancelar generación
Puedes cancelar una generación en curso de forma explícita llamando a cancel() en la instancia de Conversation:
// Cancel any ongoing generation
conversation.cancel();
Si transmites la respuesta, salir del bucle for await...of antes de tiempo (por ejemplo, con break) también cancelará automáticamente la generación en curso:
for await (const chunk of stream) {
if (shouldStop()) {
break; // Cancels the stream and underlying generation
}
}