Relm – base-RオブジェクトとしてのローカルLLM、解釈可能性付き

R-ebirth R-ebirthは、RをデータとAIに関する科学研究 — 機械的解釈可能性（「AI神経科学」）、トピックモデリングを含む機械学習、および生命科学 — のための第一級の環境にすることを目指しており、研究者にとってシンプルであり続けます。これはrelmとして提供されます：Rustネイティブコアを持つRパッケージで、パッチが適用されたllama.cppを埋め込み、ローカルLLM（読み込み、生成、埋め込み、アクティベーション追跡、ステアリング、アブレーション）をbase-Rイディオム関数として公開し、プレーンなdata.framesとmatrixesを返します。Pythonなしのトピックモデリング：llm_embed() → UMAP → HDBSCAN → モデルが各クラスターに名前を付けます。実行可能なデモの2つのうちの1つ — パッケージのREADMEを参照してください。パッケージを使用していますか？パッケージのREADME（クイックスタート、例、2つのデモ）とdocs/getting-started.md（インストールオプション — バイナリまたはソースから — 初回実行、およびトラブルシューティング）から始めてください。このページはリポジトリ/開発者概要です。ステータス：v0.1.0（テキストのみ）最初の公開リリースです。relmはローカルGGUFモデルをロードし、base-Rオブジェクトとして以下を公開します：llm() モデル読み込み、llm_tokens() トークン化；llm_generate() テキスト生成、llm_logits() 次トークン分布；llm_embed() テキスト埋め込み；llm_trace() アクティベーション追跡、llm_steer() ステアリング、llm_ablate() アブレーション — 機械的解釈可能性コア；llm_download() ピン留めされたモデルのチェックサム検証済み取得。すべての数値機能は、独立した参照（ハーネスB）に対して値ごとに検証されます。ビジョン（画像入力）は次のリリース（v0.2.0）です；v0.1.0はテキストのみです。完全な計画はROADMAP.mdにあります。リポジトリレイアウト rebirth/ Rパッケージ（R/, src/ + src/rust/ extendrクレート、tests/, vignettes/） rust/ Cargoワークスペース：rebirth-ffi（R <-> Rust境界）、rebirth-llm（エンジン） rebirth/src/llama.cpp/ ピン留めされ、パッチが適用されたllama.cpp（ベンダー化；そのVENDORING.mdを参照） tests/llm-golden/ ハーネスB数値ゴールド tests/demos/ 2つの参照デモ（アナトミーラボ；Pythonなしのトピック） 計画ドキュメント（単一の真実の源） CLAUDE.md, SOLO-PHASE-PLAN.md, ROADMAP.md, API-GRAMMAR.md, ARCHITECTURE.md, DECISIONS.md, and THESIS-PLAN.md。もしこれら以外のものがこれらのファイルと矛盾する場合、ファイルが優先されます。ソースからのビルド（開発者） エンドユーザーはr-universeから事前ビルドされたバイナリをインストールします（ツールチェーン不要）。ソースからのビルドにはR（>= 4.5）、Cツールチェーン、Rustツールチェーン（rustup；ピン留めされたチャネルはrust-toolchain.tomlにあります）、およびベンダー化されたエンジンのためのCMake（>= 3.28）が必要です。# ネイティブワークスペース cd rust && cargo test && cargo clippy --all-targets -- -D warnings # Rパッケージ R CMD build rebirth && R CMD check relm_0.1.0.tar.gz ライセンス MITまたはApache-2.0のデュアルライセンス — LICENSE.mdを参照してください。ベンダー化されたllama.cppはMITです（NOTICEを参照）。名前は保護されています：変更された再配布は名前を変更する必要があります（TRADEMARK.mdを参照）。