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brightsec/llm_query
brightsec
用于查询LLM API的简单工具，支持通过HTTP接口进行LLM查询，可通过浏览器或curl访问，需6.9G模型空间和10Gb RAM运行环境。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：brightsec仓库类型：镜像最近更新：2 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
llm_query
镜像概述和主要用途
llm_query是一个轻量级工具，旨在提供简单的方式查询LLM（大语言模型）API。通过该工具，用户可快速发送查询请求并获取模型响应，适用于需要便捷LLM交互的场景。
核心功能和特性
- 提供HTTP接口，支持通过浏览器或命令行工具（如curl）发送查询请求
- 轻量级部署，可通过Docker快速构建和运行
- 无需复杂配置，开箱即可使用
使用场景和适用范围
- 快速测试LLM API功能
- 简单问答场景的原型验证
- 对LLM响应进行初步评估和调试
使用方法和配置说明
资源要求
- 下载的模型大小为6.9G
- 运行时需要约10Gb的RAM
Docker部署
构建镜像
bashdocker build -t llm_query .
运行容器
bashdocker run -p 80:80 llm_query
查询方法
通过浏览器访问
在浏览器中输入以下地址：
http://localhost/?prompt=what+is+the+largest+dog
通过curl命令
bashcurl http://server_address/?prompt=what+is+the+largest+dog > The Great Dane, also known as the German Great Dane or simply Grande Danoise outside of Germany.
贡献指南
- Fork本仓库（https://github.com/NeuraLegion/llm_query/fork）
- 创建功能分支（
git checkout -b my-new-feature） - 提交更改（
git commit -am 'Add some feature'） - 推送到分支（
git push origin my-new-feature） - 创建新的Pull Request
贡献者
- https://github.com/bararchy - 创建者和维护者
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 llm_query 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/brightsec/llm_query:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull brightsec/llm_query:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"