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使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

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最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大語言模型? 後來我選擇 LM Studio ，它就是一款設計來運行大型語言模型（LLM）的平台，有個算是挺優雅的整合環境，讓一般 end-user 或開發人員，都可以輕易地在 local 端進行模型的部署和測試。 LM Studio 本身支援多種模型架構和框架，當然，最重要的是，它是免費的。 下載安裝 都很容易，我就不多說。 安裝好之後，你可以看到首頁中已經呈現了許多 Hugging Face上的模型： 這顯然是因為Hugging Face是大部分免費開源模型的集散地。 你可以搜尋自己喜歡的模型，透過LM Studio下載到local之後，就可以直接載入(下圖一)： 隨手設定一下 system prompt(上圖二)，然後，就可以直接對談了。(上圖三) LM Studio會使用你的GPU進行運算(如果有的話)，你會發現，原來有好的設備(GPU)，運行的速度可以如此之快。 Local Server 對於開發人員來說，它還有個超級更友善的功能。 LM Studio本身還提供一個 local server，可以幫你把模型包裹起來讓你直接透過API呼叫該模型的功能，例如： 上圖是我們開啟 LM Studio中 Local Server功能後的結果，你可以透過 localhost 的 1234 port 來呼叫這個被 LM Studio 運行起來的大語言模型。(有沒有發現，我們用的也是 chat/completions API) 透過Postman簡單提供一下 JSON Body: { "model": "LM Studio Community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是AI助理，請一律用繁體中...
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實際嘗試使用DeepSeek API

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突然造成關注的 DeepSeek DeepSeek 是一家於2023年由中國私募基金「幻方量化」創立的人工智慧公司，專注於AI技術。算是少數專注於基底模型訓練的廠商。幻方量化這家公司的負責人很年輕，1985年生，才40歲，同時也是DeepSeek的創辦人。但他為何從投資領域跑來訓練AI模型? 如果對這家企業有興趣，可以參考 這裡 。) 從沒沒無聞到震動市場，主要是因為其最新成果 DeepSeek-V3 與 R1模型，採用「混合專家架構」設計，僅在需要時啟動部分「腦細胞」，以便於降低運算資源消耗。據傳，由於訓練該模型僅使用 2048 部 NVIDIA H800 GPU，耗時約兩個月，以極低的成本(約為560萬美元)完成訓練，但 R1 模型在數學和推理基準測試中表現出色，號稱與OpenAI的o1模型效果相當。 據聞 Meta 和 OpenAI 對 DeepSeek 的快速崛起感到緊張，主要原因在於 DeepSeek 在各種壓力底下，居然可以更低的成本，基於過去開源的基礎完成更高階的成果展現。Meta的首席AI科學家Yann LeCun指出，DeepSeek的成功證明了開源模型(例如他們家的llama)正在超越專有模型(像是 GPT or Gemini)，強調了開放研究與開源的重要性。 總之這些進展引起了矽谷的關注，甚至有Meta員工匿名表示，內部出現了恐慌情緒，工程師們正在連夜嘗試複製DeepSeek的技術。 可預見的未來，模型(不管是雲端或地端)的可選擇性將會大增，在使用的成本上也有機會日漸低廉。因此，我們就來看看 DeepSeek API 的使用。 使用 DeepSeek API DeepSeek 也有提供雲端版本的API，要使用 DeepSeek 的 API，您需要先申請 API 金鑰(以信用卡或PayPal付費)，位於 這裡 : 申請後，您可以透過發送 HTTP POST 請求與 DeepSeek 的模型進行互動。以下是使用 cURL 的範例： curl https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key...
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在 Azure 上部署與使用 deepseek R1 model

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現在，你可以在 Azure AI Foundry 上使用 deepseek R1 model 了，如果不想自己在local搭建，又不想用位於 deepseek 的伺服器，那微軟 Azure 給了你另一個選擇。 搭建好後，你將會有自己的 endpoint，可以直接透過 REST API 呼叫 ，並且擁有 Azure 上預設的內容過濾器(content filter)，以確保輸出輸入的安全性。 使用的方式很簡單，只需要在 Azure Portal 先建立 Azure AI Foundry 服務: 建立時稍微留意一下，由於目前 deepseek model 只有在幾個資料中心提供，因此建議你選擇 Esat US 2 資料中心作為 資源所在位置： 建立完成之後，進入該服務，點選左方選單的 概觀 ，進入 Azure AI Foundry Portal： 進入之後，可以在 模型+端點 處部署基本模型： 在列出的模型清單中，找到 R1: 接著確認專案和部署名稱： 按下 部署 鈕即可完成部署。完成後，可在 遊樂場 中開啟： 接著就可以輸入文字測試： 也可以從檢視程式碼中找到API呼叫方式： 有了 endpoint 與 金鑰之後，就可以大方的透過程式碼來呼叫囉： 內容篩選 順帶一提，微軟的 AI Model 大多內建 content filter 來做內容篩選，因此，預設狀況下，舉凡仇恨、暴力、情色、自殘…等文字的輸入和輸出都會被過濾掉，以確保安全性，這部分如果你想要客製化調整，可以參考底下位置： AI應用即將落地 最近很紅的 deepseek ，網路消息很多。有人覺得這模型有些貓膩，有人覺得從 論文 看起來，確實有不少的創新。但不管如何，他的出現都宣示著一個更便宜、更有可能讓 AI 解決方案落地的機會即將來臨。 過去GPT 4o和o1這等高階的模型，一直讓LLM應用的成本居高不下，而deepseek v3和r1的出現，一舉把推斷成本降低到1/10以下，這讓AI應用的門檻大幅降低。而蒸餾過的小模型，也可以在較低的PC環境上直接運行，這又讓AI edge 化的可能性大幅提高，2025年看來將會熱鬧非常。
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使用 Dify 以No Code方式建立記帳機器人

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LLM改變了軟體開發的一切 每每碰到一套新的工具或技術，我都會想把過去熟悉的例子重新實作一次，一方面有助於了解新技術的瓶頸或極限，另一方面也可以實際體驗新工具所能帶來的改變與節省的時間。針對LLM和Dify的出現，我當然也這麼做了。 過去，我們曾經出版過一本『LINE Bot與人工智慧辨識開發實戰』的書籍，內容在闡述使用LINE官方帳號和微軟的AI技術(cognitive services)進行 對談/客服 機器人的建立。當然，那是在還沒有LLM的時代。 如今LLM的出現，改變了開發對談機器人的一切。 過去書中有一個例子，我一直想拿LLM重新做一次，就是 記帳機器人 。 而且這一次，我不想再寫任何程式碼了。 記帳機器人 記帳是獲得財富自由的首要關鍵(不知道曾看到哪本書上這樣說的，但我愈來愈覺得那本書裡面的內容有一半是安慰人的，不過我們暫且擱置爭議)。關於記帳這件事情，如果能有一個隨身帳本，可以幫你記錄每一筆消費，應該是一個好的開始。 有很多app有這樣的功能，但大多數App都是透過表單輸入的方式，讓你自己輸入每一個欄位，而我希望做的這個對談機器人，要能夠直接透過自然語言輸入，就能完成記帳。例如： 剛才在加油站把油加滿，花了1200元 午餐吃了7-11的雞腿便當，130塊 用戶直接用自然語言輸入類似上面這樣的句子，記帳機器人就能夠幫我們將這些消費紀錄寫入資料庫。that’s it。 使用 Dify 開發與測試 如今，在有LLM和Dify工具的狀況下，要實現這個需求變的很容易，我們先整理一下需求，並且整理一下初步的思路。 當用戶輸入一句話，我們就丟給LLM去判斷(注意，是判斷)，如果用戶在這一句話中已經包含我們所需要的所有資訊(參考底下)： 金額(Amount) 商店名稱(Store) 消費項目(Item) 時間日期(DateTime) 備註(Memo) 我們就把上述消費資料轉成 JSON，然後呼叫一個 Rest API 把這消費紀錄存入資料庫。如果用戶只說了一部份，還有缺少的資料，例如： 剛才花了150元 這句話缺了消費項目與商店名稱等資訊，那我們就讓LLM持續追問，直到蒐集完所有資訊為止。 上述邏輯很簡單，而我們用Dify進行開發，過程更簡單，整個流程設計大概像是底下這樣，幾乎不用寫什麼程式碼: 上圖中的重要...
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使用 Dify 建立企業請假機器人

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八卦與未來 上個月，前Google執行長Eric Schmidt在史丹福有場演講，媒體關注的是八卦消息(如果你也曾關注，網路上有很多鐵定可以找到)，但我注意到的則是他提到了自己認為接下來 AI(特別是大語言模型) 可能的發展方向，包含: Large Context Window AI Agent Text-to-Action 底下這邊有這一個段落的影片： https://www.youtube.com/watch?v=zl3k1ksFZdY 為何我會關注這部分? 因為上述的三個方向，也是身為開發人員的我，過去這一年，來與LLM打交道後的感想。昨天，我在 twMVC 的研討會分享中，展示了一個其實我過去早做過了N百次的範例，就是企業的請假機器人。(唯一不同的是，這次我幾乎沒有寫任何程式碼) 場景是，員工在家裡生病了，想要透過語音或是app進行請假，你可以看底下這個運行的範例 (git圖檔會循環播放，開始是 『我好像感冒了』)： 用自然語言對談的方式，即可完成請假。 我說過，類似這樣的範例我做過很多次，用 LINE Bot 搭配 C# 做過，用MS Bot Framework 做過，前陣子也用 Semantic Kernel 框架做過，更早期，還沒有AI的時代，我也在EIP和HR系統裡做過。 但我想說的是，這 就是 Text-to-Action 的呈現，也是一個典型的 AI Agent 的例子，它讓我們透過自然語言(可以是語音或文字)，直接命令機器人(Chat Bot、AI 助理、Agent、Assistant …不管你叫它什麼…)幫你完成一件事情(請假、售票、查詢資料、做財務報表、統計圖表、寫程式…etc.)。 這是一直以來人類對電腦最底層的需求與期待。 隨著 LLM 能夠處理和記憶的 Context 愈來愈被放大，AI Agent 所能夠處理的任務就更加的不受限制。 自然語言才是最符合人類直覺的操作 順帶一提，我昨天在研討會中講了一個故事。 有天，你覺得自己需要聘請一位助理，因此上網張貼徵人啟事，沒多久，你找到了一位號稱上知天文、下知地理的高材生，來幫助你更有效率的完成工作。 他什麼都好，唯一的一個小缺點是，你不能直接對這個助理下達指令，你必須用一種只有這個助理看得懂的語法，才能要求這個助理幫你完成特定的工作。這些語法還挺...
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