ローカルLLM(mlx / mlx-vlm / llama.cpp)を OpenAI 互換 API で束ねるマルチモデルゲートウェイ(サーバー)。gateway.toml のカタログを 1 ポートで配信し、model で振り分け・遅延起動・LRU 退避・MTP 高速化(Ollama 流の共有デーモン)。接続用クライアントは別パッケージ local-llm-client。
Project description
local-llm-server
ローカルLLM(mlx / mlx-vlm / llama.cpp)を束ねるマルチモデルゲートウェイ。
gateway.toml にモデルを並べて 1 プロセス起動するだけで、1 つの公開ポートに複数モデルを配信する。
gateway.toml(モデルカタログ)を書いて起動するだけ。- 1 つの公開ポートで複数モデルを配信し、リクエストの
modelで振り分ける。 - モデルは初回リクエスト時に遅延起動、
max_resident超過で LRU 退避、idle_timeoutで自動アンロード。 - 接続側は公開ポートに繋いで
modelを選ぶだけ(接続クライアントは別パッケージ)。
インストール
uv を使う。このリポジトリをクローンして、ソースから動かすのが基本。
Apple Silicon は推論バックエンドの extra --extra mlx を付ける(他 OS は付けず llama.cpp を別途用意 → 末尾の注記)。
git clone https://github.com/ToPo-ToPo-ToPo/local-llm-server
cd local-llm-server # クローンしたフォルダの中で実行(uv add ではなく uv sync)
uv sync --extra mlx
以降このフォルダで gateway.toml を編集し、uv run local-llm-server で起動する(→ 使い方)。
他 OS(Linux / Windows / Intel Mac)= llama.cpp は
--extra mlxを外す。推論にはllama-serverを 別途インストールして PATH に通し(OS 別手順は docs/llama-cpp.md)、gateway.tomlの[[models]]でbackend = "llama-cpp"を指定する。
クローンせず PyPI の公開パッケージを使う場合(任意)
- コマンドとして入れる:
uv tool install "local-llm-server[mlx]"→ どこでもlocal-llm-serverで起動。 - 別プロジェクトの依存として入れる:
gateway.tomlを置く新規フォルダでuv init→uv add "local-llm-server[mlx]"→uv run local-llm-server。
([ ] は zsh の glob 展開を避けるためクォート。他 OS は [mlx] を外す。)
使い方
1. gateway.toml を置く
カレントディレクトリに gateway.toml を置く。リポジトリ直下に例を同梱(→ gateway.toml):
host = "127.0.0.1"
port = 8799 # クライアントの base_url はここ
max_resident = 1 # 同時常駐モデル数の上限(超過は LRU 退避)
[[models]]
model = "mlx-community/Qwen3.6-27B-4bit"
backend = "mlx-vlm"
2. 起動
クローンしたフォルダ(gateway.toml のある場所)で起動する:
uv run local-llm-server # TUI ダッシュボード(状態を自動更新表示)
(PyPI の uv tool install で入れた場合は local-llm-server だけで起動。)
3. 接続
公開ポートに繋ぎ、model で使うモデルを選ぶ。接続クライアントは別パッケージ
local-llm-client
uv add local-llm-client
from local_llm_client import LLMClient
llm = LLMClient(model="mlx-community/Qwen3.6-27B-4bit",
base_url="http://127.0.0.1:8799/v1")
print(llm.respond("ローカルLLMの利点を3つ。"))
ドキュメント
- docs/gateway.md —
gateway.tomlの全フィールドと振る舞い - docs/llama-cpp.md — llama.cpp(
llama-server)の OS 別導入・最新モデル追従 - docs/operation.md — 起動・停止・監視(ターミナル)・アンインストール
- docs/mtp.md — MTPによる高速化
ライセンス
Apache-2.0
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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| MD5 |
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File details
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- Download URL: local_llm_server-0.14.0-py3-none-any.whl
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- Size: 47.7 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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