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VTJ.PRO 的 AI+低代码设计器和渲染器技术架构和实现原理

本文介绍支持 VTJ.PRO 低代码体验的可视化设计环境 （@vtj/designer） 和运行时渲染系统 （@vtj/renderer）。Designer 提供了交互式可视化编辑环境，用户可以在其中拖放和配置组件，而 Renderer 在设计时预览和运行时环境中执行生成的 DSL 架构。 有关这些系统运行的核心引擎和数据模型的信息，请参阅引擎、提供程序和服务层 。有关提供实际小组件的 UI 组件库的详细信息，请参阅 UI 组件库 。 Designer 架构​ Designer 系统通过以 Designer 类及其与仿真环境的集成为中心的复杂事件驱动架构提供交互式可视化编辑功能。 Core Designer 类​ Designer 类充当所有设计时交互的中心编排器，管理鼠标事件、拖放作、元素选择和视觉反馈系统。 Designer 通过对具有特殊属性 （__vtj__、__context__） 的 DOM 元素进行检测来运行，这些属性使其能够在可视元素及其相应的数据模型之间进行映射。 事件处理系统​ Designer 实现了一个全面的事件处理系统，该系统可以捕获用户交互并将其转换为设计作： 视觉反馈组件​ Designer 系统通过突出显示交互式元素的叠加组件提供实时视觉反馈： 渲染器架构​ Renderer 系统为 VTJ DSL 模式提供运行时执行环境，支持多种执行模式和上下文。 上下文系统​ Context 类充当运行时执行环境，为组件实例提供对状态、props、生命周期方法和实用程序函数的访问： Context 系统支持三种不同的执行模式： 设计模式 ：用于设计时交互的 Instruments 元素 运行模式 ：提供生产执行环境 VNode 模式 ：支持无 refs 的虚拟节点渲染 多模式渲染​ Renderer 支持通过 Context 系统在设计时和运行时模式之间无缝切换： 设计时集成​ Designer 和 Renderer 系统通过基于 iframe 的共享模拟环境进行集成，该环境支持实时预览和交互。 模拟器架构​ 元件检测​ 在设计模式下，Renderer 使用特殊属性检测 DOM 元素，使 Designer 能够跟踪和作它们： 视口和响应式设计​ Designer 提供了一个复杂的视口系统，该系统支持多种设备模式和自定义大小调整，以便进行响应式设计测试。 视口模式​ 运行时性能优化​ Renderer 系统包括针对运行时性能的多项优化，用于区分设计时插桩和生产执行。 Context 系统会自动管理 Vue 实例生命周期、引用跟踪和清理，以确保在不同执行模式下的最佳性能，同时保持设计时插桩所需的灵活性。
2025-06-27
优秀的个人博客,低调大师

真正开源的新一代 AI 架构

2024 年 9 月 ，RWKV 社区成员发现：Office 系统在自动更新后（版本 2407 及以后）已自带 RWKV 运行库。 在 Windows 系统的 C:\Program Files\Microsoft Office\root\vfs\ProgramFilesCommonX64\Microsoft Shared\OFFICE16 目录，可以找到一系列 rwkv dll（动态链接库） 文件。 由于正版 Windows 大多预装了 Office 365，因此，全球大多数 Windows 10 和 11 机器现已搭载 RWKV，包括线下商店中售卖的 Windows 机器。这意味着 RWKV 的装机量可达几亿台。 RWKV 是真正的开源架构（目前在 Linux Foundation 旗下），遵循 Apache 2.0 协议，可用于商业，欢迎大家在各个项目使用。 RWKV 的最新架构为 RWKV-6，且 RWKV-7 即将公布。 从 dll 的文件属性，可以明确这是 RWKV 模型的加载器： 此外，微软提供的协议中也明确出现了 rwkv.cpp 的仓库地址 ： 随后，社区开发者对 dll 文件进行解析，发现 dll 中的函数确实是来自 rwkv.cpp 库中的 RWKV 模型相关函数： 该发现在多方社交媒体上引起了激烈的讨论： 知乎上的讨论：https://www.zhihu.com/question/666097016 RWKV 在 Windows 系统中的角色 目前，微软方面未公布 RWKV 模型会用于 Windows 系统中的哪些功能。 尽管 RWKV 系列 dll 文件存放在 Microsoft Office 目录中，但它们其实是操作系统的一部分，而不仅限于 Microsoft Office 。 出于 RWKV 恒定的显存/内存占用、支持全球 100 多种语言、“能耗最低的模型”等特性，我们推测 RWKV 可能会用于以下 Windows 系统功能： 本地 copilot 作为 Windows 系统的本地记忆回调器 Local memory recall 是让操作系统记住你过去的操作或输入信息，在需要时再次使用这些记忆。 RWKV 的 llama.cpp 用法 随着 RWKV 社区成员 @MollySophia 的工作，llama.cpp 现已适配 RWKV-6 模型。 接下来，我们一起看看如何在 llama.cpp 中使用 RWKV-6 模型进行推理： 第一步：获取 gguf 格式模型 llama.cpp 支持 .gguf 格式的模型，但 RWKV 官方仅发布了 .pth 格式模型。因此，我们需要使用以下两种方法获取 gguf 格式的 RWKV 模型。 方法 1：从 HF 下载现成 gguf 模型（推荐） 可以从 https://huggingface.co/latestissue 下载已量化并转化成 gguf 格式的 RWKV 模型 方法 2：从 HF 格式转换成 .gguf 格式 首先，从 RWKV 官方 HF 仓库下载一个 Hugging Face 格式的 RWKV 模型，如 RWKV/v6-Finch-1B6-HF 然后在 llama.cpp 目录运行此命令，将 Hugging Face 模型转成 gguf 格式： python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./v6-Finch-1B6-HF 量化方法：（可选） 运行以下命令，对 .gguf 模型进行量化： ./build-cuda-rel/bin/llama-quantize v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf（量化前的 gguf 模型路径） ./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-Q5_1.gguf（量化后的 gguf 模型路径） Q5_1（量化精度） 所有可选的量化精度： 建议使用以下两种量化精度： Q5_1、 Q8_0。 第二步：本地构建 llama.cpp 可以选择从 llama.cpp 的 release 页面下载已编译的 llama.cpp 程序。 也可以参照 llama.cpp 官方构建文档，选择适合的方法本地编译构建。 第三步：运行 RWKV 模型推理 在 llama.cpp 目录运行以下命令，可驱动 RWKV 模型基于 prompt 生成文本： ./build/bin/llama-cli -m ./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf --no-warmup -p "User: Write me a poem\n\nAssistant:" -t 8 -ngl 25 -n 500 这条命令通过 llama-cli 运行 RWKV 模型，使用 8 个线程、跳过预热、并根据给定的 prompt 生成最多 500 个 token。 参数解释： ./build/bin/llama-cli：编译好的 llama-cli 程序，打开命令化界面 -m ./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf：模型的路径参数 --no-warmup：跳过“预热”阶段，直接开始生成文本（以少量性能换取速度） -p "User: Write me a poem\n\nAssistant:"： prompt 参数，模型根据该提示词生成文本。"User: Write me a poem\n\nAssistant:" 是符合 RWKV 模型格式的 prompt，更多 RWKV prompt 格式请在RWKV文档-提示词指南中查看。 -t 8：-t 指定线程数，建议根据可用的物理 CPU 核心数调整 - ngl：指定模型使用的 n-gpu-layers ，25 是在 GPU 上运行 25 层（1.6B 的 24层 + head 算一层）。可以无脑设定 -ngl 99，使 llama.cpp 加载 RWKV 模型所有层 -n 500：-n 参数表示生成的最大 token 数 完整的参数列表可以在 llama.cpp 参数文档中查看。 批量推理生成 使用以下命令，以进行批量推理： 使用 \n 隔开不同的 prompt ./build/bin/llama-parallel -ns 4 -np 4 -m v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf --no-warmup -ngl 25 -n 500 -p "Who are you?\nWhat do we have for dinner?\nWhat's the meaning of life\nHello\nWhat is the end of the universe?" 参数解释： -ns 4: n_sequence，推理序列的数量 -np 4: n_parallel，并行推理的数量 启动 Web 服务 使用以下命令，以启动 llama.cpp 的 Web 服务： ./build/bin/llama-server -m v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf --no-warmup -ngl 25 启动后，可以访问 http://127.0.0.1:8080 以检查 Web 页面： 点击右上方的 New Ul按钮，或者直接访问 http://127.0.0.1:8080/index-new.html，可以打开新版本的 WebUI RWKV 模型介绍 RWKV 是一种创新的深度学习网络架构，它将 Transformer 与 RNN 各自的优点相结合，同时实现高度并行化训练与高效推理，时间复杂度为线性复杂度，在长序列推理场景下具有优于 Transformer 的性能潜力。 RWKV 模型架构论文： RWKV 4：https://arxiv.org/abs/2305.13048 RWKV-5/6（Eagle & Finch）：https://arxiv.org/abs/2404.05892 RWKV 模型的最新版本是 RWKV-6 ，架构图如下： 相对Transformer 架构，RWKV 架构的推理成本降低 2~10 倍，训练成本降低 2~3 倍。 加入 RWKV 社区 RWKV 中文文档：https://www.rwkv.cn QQ 频道：https://pd.qq.com/s/9n21eravc QQ 交流群：224287095
2024-09-05

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