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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 10338
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 环境(Windows / macOS / Linux 均可),用于 Python SDK
- Node.js 与 npm,用于 Web 端 TypeScript + WASM SDK
- 支持 WebGPU 的浏览器(不可用时 SDK 自动回退到 WASM)
- Electron 端目前为 Windows x64 预览版,需要从源码构建
- 可选:RunAnywhere Console 的 API Key,不配置也能完全离线运行
安装与启动步骤
-
1安装 Python SDK
用 pip 安装官方 Python 包,装好后即可在本地加载并运行模型;onnx、mlx、qhexrt 等后端按需另行引入。
pip install runanywhere -
2初始化 Python SDK
导入 runanywhere 并调用 ra.initialize() 完成本地初始化,之后即可继续加载模型;LlmOptions 用于传入推理参数。
import runanywhere as ra from runanywhere import LlmOptions ra.initialize() -
3安装 Web SDK
在 Web/TypeScript 项目里安装 web 主包与 llamacpp 后端包,两个包版本号需保持一致。
npm install @runanywhere/web@0.20.11 @runanywhere/web-llamacpp@0.20.11 -
4Web 端初始化与生成
先 initialize 再注册 LlamaCPP 后端(自动优选 WebGPU),完成服务初始化后加载模型并生成文本。
import { RunAnywhere, SDKEnvironment } from '@runanywhere/web'; import { LlamaCPP } from '@runanywhere/web-llamacpp'; await RunAnywhere.initialize({ environment: SDKEnvironment.SDK_ENVIRONMENT_DEVELOPMENT }); await LlamaCPP.register({ acceleration: 'auto' }); await RunAnywhere.completeServicesInitialization(); await RunAnywhere.loadModel({ modelId: 'qwen2.5-0.5b' }); const result = await RunAnywhere.generate({ prompt: 'What is the capital of France?', }); console.log(result.text); -
5运行环境体检
在已克隆的仓库根目录执行官方提供的 setup 与 doctor 助手脚本,检查本地依赖与环境是否就绪。
./run setup ./run doctor -
6接入 Console(可选)
在 Console 生成 API Key,SDK 用它认证、上报设备硬件信息并按需拉取模型;不接入也完全可离线使用。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
API Key | 否 | Console 控制面认证凭证,用于下发模型与遥测上报,可留空。 | ra_live_xxxxxxxxxxxx |
environment | 否 | SDK 运行环境标识,示例使用开发环境常量。 | SDKEnvironment.SDK_ENVIRONMENT_DEVELOPMENT |
acceleration | 否 | 推理加速后端选择,auto 表示有 WebGPU 就用,否则回退 WASM。 | auto |
modelId | 是 | 要加载的模型标识,可用目录 ID 或本地路径。 | qwen2.5-0.5b |
如何确认成功
Python 脚本执行无报错即初始化成功;Web 端运行示例应打印出 “Paris is the capital of France.”;./run doctor 会输出环境检查结果。
常见问题
Q:必须要有 Console 的 API Key 才能用吗?
A:不需要。README 明确说明 Console 是可选的,所有 SDK 在没有 API Key 的情况下都能完全离线运行,只有启用后才会上报分模态遥测。
Q:Web 端没有 WebGPU 显卡能用吗?
A:可以。注册 LlamaCPP 时使用 acceleration: 'auto',SDK 会在有 WebGPU 时优先使用,否则自动回退到 WASM 执行。
Q:Electron 桌面端怎么安装?
A:npm 未提供现成安装命令,README 说明需从源码构建,目前是 Windows x64 预览版,CUDA 支持需要以 opt-in 方式自行源码编译。
Q:除了 LLM 还支持哪些能力?
A:README 列出的能力包括 LLM、视觉(VLM)、语音识别与合成、语音代理、RAG、向量嵌入和图像生成,Web 端另有 @runanywhere/web-onnx 处理 STT/TTS/VAD/嵌入。
Q:Python 端还需要装别的包吗?
A:基础使用只需 pip install runanywhere。onnx、mlx、qhexrt 属于可选后端,README 中标注为 optional backends,需要时再单独引入。
注意事项
- 所有推理都在设备本地完成,默认保护隐私、可完全离线,不需要把数据发到云端。
- Python 端的 @runanywhere/onnx、@runanywhere/mlx、@runanywhere/qhexrt 是可选后端,不装不影响基础 LLM 使用。
- Web 端两个 npm 包版本要一致(示例为 0.20.11),版本错配可能导致加载后端失败。
- ./run setup 与 ./run doctor 需在获取到仓库源码后的根目录执行,README 未给出克隆命令,请自行获取源码。
核心亮点
- 针对生产环境优化,性能稳定可靠
- 支持多种硬件加速,充分利用设备算力
- 跨平台设计,覆盖桌面、移动和嵌入式场景
不足之处
- C++ 接口对非 C++ 开发者有一定学习成本
- 文档/社区待观察
适用场景
- 隐私敏感型应用,如本地人脸识别或文档分析
- 离线环境下的 AI 推理,如工业设备或车载系统
- 低延迟交互场景,如实时语音助手或游戏 AI
替代项目
llama.cpp、ONNX Runtime、TensorFlow Lite
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