Foundry Local 开源项目教程

1. 项目介绍

Foundry Local 是由微软开源的一个项目，它允许用户在本地设备上运行 Azure AI Foundry 的生成式 AI 模型，而无需 Azure 订阅。这个项目的主要特点是：

• 在本地硬件上直接运行生成式 AI 模型，无需注册。
• 所有数据处理都在设备上进行，增强了隐私和安全。
• 通过 OpenAI 兼容的 API，可以将模型集成到应用程序中。
• 利用 ONNX Runtime 和硬件加速优化性能。

2. 项目快速启动

以下是 Foundry Local 的快速启动步骤：

安装 Foundry Local

根据您的操作系统选择以下命令进行安装：

Windows

打开终端并运行以下命令：

winget install Microsoft.FoundryLocal

MacOS

打开终端并运行以下命令：

brew tap microsoft/foundrylocal
brew install foundrylocal

或者，您可以从发布页面下载安装程序并按照屏幕上的安装说明操作。

运行第一个模型

打开终端并运行以下命令来运行一个模型：

foundry model run phi-3.5-mini

该命令会自动下载模型（如果您的本地机器尚未缓存），然后启动与模型的交互式聊天会话。

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 Foundry Local 的一些应用案例和最佳实践：

• 敏感数据处理：利用 Foundry Local 在本地设备上处理敏感数据，确保数据隐私和减少延迟。
• 应用集成：通过 OpenAI 兼容的 API，将 AI 功能无缝集成到现有的应用程序中。
• 性能优化：使用 ONNX Runtime 和硬件加速来优化模型的执行性能。
• 边缘计算：在边缘计算环境中，Foundry Local 提供了灵活的部署方式，尤其适用于网络连接有限的情况。

示例代码：使用 Python SDK

安装 Python SDK：

pip install foundry-local-sdk
pip install openai

以下是一个简单的 Python 示例，演示如何使用 Foundry Local SDK：

from foundry_local import FoundryLocalManager
from openai import OpenAI

# 使用别名，最合适的模型将被下载到用户的设备上
alias = "phi-3.5-mini"

# 创建 FoundryLocalManager 实例
manager = FoundryLocalManager(alias)

# 使用 OpenAI Python SDK 与本地模型交互
client = OpenAI(base_url=manager.endpoint, api_key=manager.api_key)

# 设置模型并生成流式响应
stream = client.chat.completions.create(
    model=manager.get_model_info(alias).id,
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the golden ratio?"}],
    stream=True
)

# 打印流式响应
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

4. 典型生态项目

Foundry Local 作为开源项目，可以与其他开源项目结合使用，以下是一些典型的生态项目：

• ONNX Runtime：用于优化模型的执行性能。
• OpenAI SDK：用于与本地模型进行交互的 Python 和 JavaScript SDK。
• 边缘计算框架：如 Azure IoT Edge，可以在边缘设备上部署 Foundry Local。

通过上述教程，开发者可以快速上手 Foundry Local，并将其应用到实际的项目中。