# ForgeLM **Inferência local de LLMs `.gguf` em Rust: API HTTP no estilo OpenAI, CLI e app desktop Tauri com chat persistente e gerenciador de modelos — tudo rodando na sua máquina.** ![Linguagem](https://img.shields.io/badge/Rust-edition_2021-informational) ![Desktop](https://img.shields.io/badge/Tauri-v2-informational) ![Licença](https://img.shields.io/badge/licen%C3%A7a-MIT-informational) [Início rápido](#in%C3%ADcio-r%C3%A1pido) · [Recursos](#o-que-existe-hoje) · [Como funciona](#como-funciona) · [Limitações](#limita%C3%A7%C3%B5es-conhecidas) · [Documentação](#documenta%C3%A7%C3%A3o)
> [!NOTE] > **Estado do projeto:** em desenvolvimento (último commit em abril/2026). Segundo > [`.planning/ROADMAP.md`](.planning/ROADMAP.md), as fases 1–4 (estado de rascunho do > runtime, segurança dos comandos de ciclo de vida, workspace unificado e download de > modelos do Hugging Face) estão concluídas e a fase 5 (validação de fontes de modelo) > segue aberta. O histórico também registra os planos 06-01 a 06-03 (redesign do chat > e da página de Configurações). > [!IMPORTANT] > **A API sobe aberta por padrão.** Sem `LOCALLLM_API_KEY` não há autenticação, o > bind default é `0.0.0.0:8080` e o CORS libera `*`. Para uso fora de uma máquina > confiável, defina a chave e restrinja `LOCALLLM_ADDR` e `LOCALLLM_CORS_ORIGINS` > (veja [`docs/api/configuration.md`](docs/api/configuration.md)). ## O que existe hoje | Superfície | Onde | O que entrega | |---|---|---| | **API HTTP local** | [`crates/inference-server`](crates/inference-server) | `GET /health`, `GET /v1/models` e `POST /v1/chat/completions` (com streaming SSE e `stream_options.include_usage`) | | **CLI `localllm`** | [`crates/localllm-cli`](crates/localllm-cli) | Comandos `status`, `models`, `auth`, `config`, `bench`, `logs` e `doctor`; flags globais `--server`, `--api-key`, `--models-dir`, `--format text\|json` e `--dry-run` | | **App desktop** | [`tauri-app`](tauri-app) | Runtime manager (modo `local` ou `remote`), chat persistente e página de Configurações com gerenciador de modelos | | **Perfis de runtime** | [`crates/inference-core`](crates/inference-core) | `Turbo4B` (default), `balanced_9b` e `cpu_fallback`, ajustáveis por `LOCALLLM_GPU_LAYERS`, `LOCALLLM_CTX`, `LOCALLLM_BATCH`, etc. | | **Runtime llama.cpp gerenciado** | [`crates/runtime-deps`](crates/runtime-deps) | Baixa o llama.cpp `b8358` (variantes CPU e CUDA 12.4), valida SHA-256 e guarda em cache local | No app desktop: - **Runtime manager** com estados `stopped`, `starting`, `ready`, `degraded`, `stopping` e `error`; o modo local inicia/para o processo e usa `GET /health` para saber se está pronto. - **Gerenciador de modelos:** escaneia/importa `.gguf`, busca modelos no Hugging Face, baixa em streaming com progresso e cancelamento (token do Hugging Face opcional), troca o modelo carregado com um clique (*hot-swap*: para, grava o novo `model_path` e reinicia), apaga arquivos e abre a pasta no explorador. - **Chat:** streaming, memória opcional de até 20 mensagens recentes, separação visual do raciocínio (`…`) da resposta final, contagem de tokens (por mensagem e por chat) e tokens/s, edição, reenvio e exclusão de mensagens. ## Início rápido > [!WARNING] > **Na primeira execução o servidor baixa o runtime do llama.cpp.** Se o runtime não > for encontrado (`LLAMA_DLL_PATH`, ao lado do binário ou vendor legado), o `runtime-deps` baixa o > pacote de `github.com/ggml-org/llama.cpp` (`b8358`). A variante CUDA 12.4 são dois > zips (≈ 227 MB + ≈ 391 MB conforme o manifesto); a CPU, um zip de ≈ 37 MB. O > servidor escolhe CUDA quando as camadas em GPU são `> 0` e cai para CPU caso não > exista variante de GPU para o alvo. **1. Subir a API local** (Windows `cmd`; em bash use `export`): ```bash set LOCALLLM_MODEL=D:\caminho\modelo.gguf cargo run -p inference-server curl http://127.0.0.1:8080/health curl http://127.0.0.1:8080/v1/models ``` **2. Usar a CLI:** ```bash cargo run -p localllm-cli -- status cargo run -p localllm-cli -- models list ``` **3. Abrir o app desktop:** ```bash cd tauri-app npm install npm run tauri dev ``` No app, abra o Runtime Manager, escolha modo `local` ou `remote` e depois use o chat. **Requisitos:** toolchain Rust atual, Node.js/NPM (app Tauri) e um modelo `.gguf` local. GPU NVIDIA é opcional — existe o perfil `cpu_fallback`. ## Como funciona ```mermaid flowchart LR UI["App Tauri
React + Rust"] -->|"HTTP /v1/chat/completions"| S UI -->|"inicia / para / health"| S["inference-server
Axum · binário localllm"] CLI["localllm-cli"] -->|HTTP| S S --> C["inference-core
engine · sessão · sampler · perfis"] C --> L["llama-sys
carga dinâmica (libloading)"] L --> R["llama.dll
llama.cpp b8358"] D["runtime-deps
download + SHA-256"] --> R S --> D UI -->|"busca e download"| HF["Hugging Face"] S -.-> M["metrics
tokens e throughput"] ```
Crates e módulos | Módulo | Responsabilidade | |---|---| | `crates/api-contracts` | Tipos compartilhados: chat completions, lista de modelos, health e erros | | `crates/inference-core` | Engine de inferência local: carga do modelo, sessão, sampler e perfis de runtime | | `crates/inference-server` | Camada HTTP em Axum: variáveis de ambiente, auth, CORS e aliases de modelo | | `crates/localllm-cli` | CLI de operação e automação (clap) | | `crates/metrics` | Contadores de uso de tokens e throughput | | `crates/llama-sys` | Integração de baixo nível: carrega `llama.dll` dinamicamente via `libloading` | | `crates/runtime-deps` | Resolve o runtime (override por env, binário adjacente, vendor legado ou cache gerenciado) e instala a partir de [`vendor/llama-runtime/manifest.json`](vendor/llama-runtime/manifest.json) | | `tauri-app/` | App desktop: frontend React 18 + Vite + Tailwind, backend Tauri 2 em Rust | Variáveis de ambiente do servidor (principais): `LOCALLLM_MODEL`, `LOCALLLM_ADDR`, `LOCALLLM_MODEL_ALIASES`, `LOCALLLM_PROFILE`, `LOCALLLM_API_KEY`, `LOCALLLM_AUTH_HEADER`, `LOCALLLM_AUTH_SCHEME`, `LOCALLLM_CORS_ORIGINS`, `LOCALLLM_SYSTEM_PROMPT` e `LOCALLLM_ENABLE_TOOL_CALLS`. Detalhes em [`docs/api/configuration.md`](docs/api/configuration.md).
## Limitações conhecidas - A API expõe só três endpoints; a compatibilidade com a OpenAI é parcial e focada no fluxo de chat (`n` precisa ser `1`, `parallel_tool_calls` não é tratado como recurso suportado, `content` em partes vira texto consolidado). - O raciocínio não aparece como campo separado na API; quem separa `…` é o frontend do app. - Na CLI, a execução ao vivo está mais consolidada em `status`, `models list` e `bench throughput`; o restante da superfície é mais avançado no parser do que nas capacidades HTTP públicas. - O chat usa `sql.js` carregado por CDN e persiste o banco exportado em `localStorage` — não é um banco nativo do sistema. - No modo local o app precisa encontrar o binário `localllm`; o runtime manager faz polling periódico do snapshot (sem fluxo de eventos push). - O manifesto do runtime ([`vendor/llama-runtime/manifest.json`](vendor/llama-runtime/manifest.json)) só lista variantes `windows-x64` (CPU e CUDA 12.4). Em outros alvos o servidor só sobe com um runtime já presente (binário adjacente ou `LLAMA_DLL_PATH`). - Os scripts [`scripts/build-dev.sh`](scripts/build-dev.sh) e [`scripts/build-prod.sh`](scripts/build-prod.sh) compilam `vendor/llama.cpp` e exigem esse submódulo, que não está declarado no repositório (não há `.gitmodules`). - `inference-server` e `localllm-cli` declaram ambos um binário chamado `localllm`; use `cargo run -p ` para escolher qual executar. ## Execução local ```bash cargo run -p inference-server # API em 0.0.0.0:8080 (precisa de LOCALLLM_MODEL) cargo run -p localllm-cli -- status # CLI cd tauri-app npm install npm run dev # só o frontend (Vite, porta 1420) npm run tauri dev # app desktop completo npm run build # tsc + vite build npm test # vitest run ``` ## Documentação | Documento | Conteúdo | |---|---| | [`docs/README.md`](docs/README.md) | Índice da documentação | | [`docs/api/overview.md`](docs/api/overview.md) · [`endpoints.md`](docs/api/endpoints.md) · [`configuration.md`](docs/api/configuration.md) | API: visão geral, referência HTTP e configuração | | [`docs/cli/overview.md`](docs/cli/overview.md) · [`commands.md`](docs/cli/commands.md) | CLI: visão geral e referência de comandos | | [`docs/app/overview.md`](docs/app/overview.md) · [`user-guide.md`](docs/app/user-guide.md) · [`backend-commands.md`](docs/app/backend-commands.md) | App desktop: visão geral, guia de uso e comandos Tauri | | [`docs/developer/architecture.md`](docs/developer/architecture.md) | Arquitetura do workspace e fluxos entre módulos | ## Avisos - Os binários de inferência vêm do [llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) (releases oficiais baixadas e verificadas por SHA-256); modelos são buscados no [Hugging Face](https://huggingface.co) e seguem a licença de cada autor. - Licença do workspace: MIT (declarada em [`Cargo.toml`](Cargo.toml); o repositório não inclui arquivo `LICENSE`).