在嵌入式Linux上使用LiteLLM部署轻量级语言模型

随着人工智能成为智能设备、嵌入式系统和边缘计算的核心，能够本地运行语言模型（无需依赖云端）变得至关重要。无论是为了降低延迟、提升数据隐私性还是实现离线功能，本地AI推理都为各行各业开辟了新的机遇。LiteLLM为将大型语言模型引入资源受限的设备提供了一个实用的解决方案，弥合了强大AI工具与嵌入式硬件限制之间的鸿沟。

在嵌入式Linux上部署LiteLLM这一开源的LLM网关，能够解锁在资源受限环境中运行轻量级AI模型的能力。作为一个灵活的代理服务器，LiteLLM提供了统一的API接口，可接受OpenAI风格的请求，允许您使用一致的、对开发者友好的格式与本地或远程模型进行交互。本指南将带领您完成从安装到性能调优的全过程，帮助您在嵌入式Linux发行版上构建一个可靠、轻量级的AI系统。

设置清单

开始之前，请确保满足以下要求：

一台运行基于Linux的操作系统（例如Debian）的设备，并拥有足够的计算资源来处理LLM操作。
设备上已安装Python 3.7或更高版本。
可访问互联网以下载必要的软件包和模型。

分步安装指南

步骤 1：安装LiteLLM

首先，确保设备已更新并准备好进行安装。然后在一个干净、安全的环境中安装LiteLLM。

更新软件包列表以确保能获取到最新的软件版本：

1

sudo apt-get update

检查是否已安装pip（Python包安装器）：

1

pip --version

如果未安装，请使用以下命令安装：

1

sudo apt-get install python3-pip

建议使用虚拟环境。检查是否安装了venv：

1

dpkg -s python3-venv | grep "Status: install ok installed"

如果venv已安装，输出应为“Status: install ok installed”。如果未安装：

1

sudo apt install python3-venv -y

创建并激活虚拟环境：

1
2


python3 -m venv litellm_env
source litellm_env/bin/activate

使用pip安装LiteLLM及其代理服务器组件：

1

pip install ‘litellm[proxy]’

在此环境中使用LiteLLM。要停用虚拟环境，输入deactivate。

步骤 2：配置LiteLLM

LiteLLM安装完成后，下一步是定义其运行方式。这通过配置文件完成，该文件指定了要使用的语言模型以及提供服务的端点。

导航到一个合适的目录，创建一个名为config.yaml的配置文件：

1
2
3


mkdir ~/litellm_config
cd ~/litellm_config
nano config.yaml

在config.yaml中，指定您打算使用的模型。例如，配置LiteLLM与由Ollama服务的模型进行接口交互：

1
2
3
4
5


model_list:
  - model_name: codegemma
    litellm_params:
      model: ollama/codegemma:2b
      api_base: http://localhost:11434

此配置将模型名称codegemma映射到由Ollama在http://localhost:11434上服务的codegemma:2b模型。

步骤 3：使用Ollama服务模型

要在本地运行AI模型，您需要使用一个名为Ollama的工具。它专门设计用于直接在您的设备上托管大型语言模型，无需依赖云服务。

首先，使用以下命令安装Ollama：

1

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

此命令下载并运行官方安装脚本，脚本会自动启动Ollama服务器。

安装完成后，即可加载您想要使用的AI模型。在此示例中，我们将拉取一个名为codegemma:2b的紧凑模型。

1

ollama pull codegemma:2b

模型下载完成后，Ollama服务器将开始监听请求，准备从您的本地设置生成响应。

步骤 4：启动LiteLLM代理服务器

模型和配置都已就绪后，现在可以启动LiteLLM代理服务器了——这个组件使您的本地AI模型可供应用程序访问。

使用以下命令启动服务器：

1

litellm --config ~/litellm_config/config.yaml

代理服务器将初始化并暴露您在配置中定义的端点，允许应用程序通过一致的API与指定的模型进行交互。

步骤 5：测试部署

让我们确认一切是否按预期工作。编写一个简单的Python脚本，向LiteLLM服务器发送测试请求，并将其保存为test_script.py：

1
2
3
4
5
6
7
8


import openai

client = openai.OpenAI(api_key="anything", base_url="http://localhost:4000")
response = client.chat.completions.create(
    model="codegemma",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write me a Python function to calculate the nth Fibonacci number."}]
)
print(response)

最后，使用以下命令运行该脚本：

1

python3 ./test_script.py

如果设置正确，您将收到来自本地模型的响应，这确认了LiteLLM已启动并正在运行。

优化LiteLLM在嵌入式设备上的性能

为了在嵌入式系统上确保快速、可靠的性能，选择合适的语言模型并调整LiteLLM的设置以匹配设备的限制至关重要。

选择合适的语言模型

并非所有AI模型都适用于资源有限的设备，有些模型过于庞大。因此，选择专门为此类环境设计的紧凑、优化模型至关重要：

DistilBERT – BERT的精简版本，拥有6600万个参数，保留了BERT超过95%的性能。适用于文本分类、情感分析和命名实体识别等任务。
TinyBERT – 拥有约1450万个参数，专为移动和边缘设备设计，在问答和情感分类等任务上表现出色。
MobileBERT – 针对设备端计算进行优化，拥有2500万个参数，达到BERT近99%的准确率。非常适合需要实时处理的移动应用。
TinyLlama – 拥有约11亿个参数的紧凑模型，平衡了能力和效率，适用于资源受限环境中的实时自然语言处理。
MiniLM – 拥有约3300万个参数的紧凑Transformer模型，对于语义相似性和问答等任务非常有效，特别是在有限硬件上需要快速处理的场景。

选择适合您设置的模型不仅仅是为了节省空间，更是为了确保流畅的性能、快速的响应以及设备有限资源的高效利用。

配置设置以获得更好性能

当您在有限的硬件上工作时，一些小的调整可以产生很大影响。通过微调关键的LiteLLM设置，您可以提升性能并确保运行顺畅。

限制令牌数量 较短的响应意味着更快的处理速度。限制响应中的最大令牌数量可以减少内存和计算负载。在LiteLLM中，这可以通过在发起API调用时设置max_tokens参数来实现。例如：

1
2
3
4
5
6
7
8
9


import openai

client = openai.OpenAI(api_key="anything", base_url="http://localhost:4000")
response = client.chat.completions.create(
    model="codegemma",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write me a Python function to calculate the nth Fibonacci number."}],
    max_tokens=500 # 限制响应为500个令牌
)
print(response)

调整max_tokens有助于保持回复简洁，并减少设备负载。

管理并发请求 如果同时有太多请求到达服务器，即使是最优化的模型也可能不堪重负。这就是为什么LiteLLM包含一个限制同时处理查询数量的选项。例如，您可以通过如下设置max_parallel_requests来限制LiteLLM最多处理5个并发请求：

1

litellm --config ~/litellm_config/config.yaml --num_requests 5

此设置有助于均匀分配负载，确保您的设备即使在高需求期间也能保持稳定。

总结

LiteLLM使得即使在低资源设备上本地运行语言模型成为可能。通过充当一个具有统一API的轻量级代理，它在减少开销的同时简化了集成。凭借正确的设置和轻量级模型，您可以在嵌入式系统上部署响应迅速、高效的AI解决方案——无论是用于原型开发还是生产就绪的解决方案。

在嵌入式设备上运行LLM并不一定需要重型的架构或专有服务。LiteLLM提供了一个简化、开源的解决方案，能够以易用性、灵活性和性能优势轻松部署语言模型，甚至在资源有限的设备上也不例外。借助合适的模型和配置，您可以在边缘端实现实时的AI功能，支持从智能助手到安全的本地处理等各种应用。

在嵌入式Linux系统上部署轻量级语言模型的完整指南

本文详细介绍了如何在资源受限的嵌入式Linux环境中，利用开源工具LiteLLM和Ollama部署和运行轻量级语言模型，涵盖从环境准备、安装配置到性能优化的全流程。