Unsloth MCP Server

🚀 Unsloth MCP サーバー

Unsloth は、大規模言語モデル向けに設計された、効率的でリソース消費の少ないオープンソースの推論フレームワークです。従来のディープラーニングフレームワークとは異なり、Unsloth は同じ規模のタスクを処理する際に、速度が最大 20 倍向上し、同時に GPU リソースの必要量を大幅に削減します。

✨ 主な機能

• 高速処理：PyTorch や他の主流フレームワークと比較して、Unsloth の推論速度はより速いです。
• 低リソース消費：同じ GPU 構成で、メモリ使用量が 10 倍以上削減されます。
• 長文脈対応：最大 4k tokens の文脈ウィンドウを処理できます。

📦 MCP サーバーの機能

Unsloth の MCP（マルチ標準処理）サーバーを実行することで、以下の機能を利用できます。

1. モデル管理
   • 複数の形式の大規模言語モデルのロードをサポートします。
   • モデルの重みをキャッシュする仕組みを提供し、ロード速度を向上させます。
   • オンライン更新とホットリロードをサポートします。
2. 推論サービス
   • RESTful API インターフェースを提供します。
   • バッチ処理リクエストをサポートします。
   • モデルの監視とヘルスチェックが組み込まれています。
3. 拡張プラグイン
   • 設定可能なミドルウェアシステムがあります。
   • カスタムの後処理ロジックをサポートします。
   • 詳細なログ記録とトラッキングを提供します。
4. 高可用性
   • gRPC ベースの高性能通信プロトコルを使用しています。
   • 負荷分散と障害回復機能が組み込まれています。
   • 水平拡張とクラスターデプロイをサポートします。

💻 使用例

インストール

pip install mcp-server unsloth[tensor,transformers]

サーバーの起動

mcp-server --model-path <your-model-path> --port 8080

インターフェースの呼び出し

MCP サービスは、HTTP または gRPC プロトコルを介して呼び出すことができます。

HTTP の例

import requests

url = "http://localhost:8080/api/infer"
payload = {
    "input": "这是一个测试句子。",
    "parameters": {
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9
    }
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

gRPC の例

import grpc
from unslothproto import inference_pb2_grpc

channel = grpc.insecure_channel('localhost:8081')
stub = inference_pb2_grpc.InferenceStub(channel)

request = inference_pb2.InferRequest(
    inputs=["这是一个测试句子"],
    parameters=inference_pb2.Parameters(temperature=0.7, top_p=0.9)
)
response = stub.Infer(request)
print(response.outputs)

📚 サポートされるモデル

現在、以下のモデル形式をサポートしています。

• ONNX: 変換ガイド
• TensorRT: デプロイメントドキュメント
• PyTorch: 移行チュートリアル

📊 性能ベンチマーク

🤝 コントリビューションガイド

コミュニティの皆さんからの貢献を歓迎します！以下の方法で参加できます。

• 問題の報告：Issues
• プルリクエストの作成：Pull Requests
• 使用経験の共有：Discussions

一緒に言語モデル推論技術の発展を促進しましょう！