Rewind-cli: когда стабильность важнее скорости

Недетерминированность - это боль

Вы запускаете скрипт с локальной Llama 3.1 через llama.cpp. Сегодня он выдаёт "Да, это хорошая идея". Завтра - "Нет, это плохая идея". Послезавтра - "Может быть, стоит подумать". А вы в это время пытаетесь автоматизировать обработку документов или тестируете prompt-инжиниринг.

Проблема в temperature. И в seed'ах. И в том, что локальные LLM - не математические функции. Они вероятностные. А автоматизация любит предсказуемость. Вот тут и появляется rewind-cli.

Что это вообще такое?

Rewind-cli - утилита командной строки на Rust. Не очередной фронтенд для общения с моделями. Не замена LM Studio или llama.cpp. Это инструмент для тех, кто устал от случайностей.

Основная идея проста: записать один успешный запуск модели (входные данные + выходные) и потом воспроизводить его сколько угодно раз. Дословно. Без изменений. Даже если сама модель обновится.

Как это работает технически

Под капотом - Rust, что сразу объясняет скорость и отсутствие зависимостей в Python-стиле (спасибо создателям, я устал от pip install). Утилита общается с локальными моделями через стандартные API - в основном llama.cpp-совместимые серверы.

Основные команды

# Записать первый запуск
rewind record --model llama3.1:8b --prompt "Напиши план статьи" --output article_plan.txt

# Воспроизвести записанное
rewind replay --record article_plan.rewind

# Запустить тест-сьюту
rewind test tests/article_generation.yaml

Самое интересное - формат записей. Это не просто логи. Это структурированные данные с метаинформацией: какая модель использовалась, какие параметры (temperature, top_p, seed), временные метки, даже хэши входных данных для проверки целостности.

Пример YAML тест-сьюты

name: "Тесты генерации контента"
tests:
  - name: "Генерация плана статьи"
    record: "tests/records/article_plan.rewind"
    prompt: |
      Напиши подробный план статьи на тему:
      "{topic}"
      Структура: введение, 3 основных раздела, заключение.
    variables:
      topic: ["искусственный интеллект", "машинное обучение", "нейросети"]
    assertions:
      - "Должно содержать 'введение'"
      - "Должно содержать 3 раздела"
      - "Должно содержать 'заключение'"

  - name: "Проверка формата JSON"
    record: "tests/records/json_response.rewind"
    prompt: "Представь список из 5 книг в формате JSON"
    assertions:
      - "Должен быть валидный JSON"
      - "JSON должен иметь массив 'books'"
      - "Каждая книга должна иметь поля 'title' и 'author'"

Теперь представьте: у вас есть пайплайн обработки документов. Вы записываете эталонные ответы для каждого типа документа. Потом просто запускаете rewind test перед каждым деплоем. Если что-то сломалось - узнаете сразу, а не от пользователей.

1Запись эталонного запуска

Сначала нужно получить "правильный" ответ. Подключаетесь к своей локальной модели через llama.cpp сервер, запускаете rewind record с нужным промптом. Утилита сохраняет всё: промпт, параметры генерации, сам ответ, метаданные.

Важный момент: если модель выдаст ерунду - это тоже сохранится. Поэтому сначала добейтесь качественного ответа (вручную или через несколько итераций). Потом фиксируете.

2Создание тест-сьют

YAML-файлы - это сила rewind-cli. Вы описываете не просто "запусти модель с этим промптом", а целые сценарии с переменными, утверждениями (assertions) и даже цепочками вызовов.

Можно параметризовать тесты: один и тот же тест запускать с разными входными данными. Или проверять, что ответ соответствует регулярному выражению. Или содержит определённые ключевые слова.

3Интеграция в CI/CD

Вот где rewind-cli раскрывается полностью. Добавляете в ваш GitHub Actions или GitLab CI шаг:

- name: Тестирование LLM пайплайнов
  run: |
    # Запускаем локальный сервер llama.cpp
    ./server -m models/llama-3.1-8b.Q4_K_M.gguf &
    SERVER_PID=$!
    
    # Ждём запуска
    sleep 10
    
    # Запускаем тесты rewind-cli
    rewind test tests/ --verbose
    
    # Убиваем сервер
    kill $SERVER_PID

Теперь каждый пулл-реквест автоматически проверяет, не сломали ли вы работу с моделями. Обновили модель? Запустили тесты - увидели, что изменились ответы. Решили поменять параметры генерации? Тесты покажут, на что это повлияло.

С чем сравнивать? (Спойлер: почти не с чем)

Прямых аналогов rewind-cli я не нашёл. Есть инструменты для тестирования LLM, но они либо:

• Работают только с облачными API (OpenAI, Anthropic)
• Требуют Python и кучи зависимостей
• Не умеют записывать и воспроизводить запуски
• Слишком сложны для простых сценариев

Главное преимущество rewind-cli - он решает конкретную проблему и делает это хорошо. Не пытается быть всем для всех. Не тянет за собой мегабайты зависимостей. Просто записывает и воспроизводит.

Где это реально нужно?

Представьте, что вы делаете очередь запросов к локальной LLM. Без тестирования каждый апдейт модели - русская рулетка. С rewind-cli вы создаёте тест-сьюту из 50 критичных промптов и запускаете её после каждого изменения.

Или вы разрабатываете систему автоматического ответа на поддержку. Промпты сложные, цепочки вызовов длинные. Один сбой - и клиенты получают странные ответы. Rewind-cli позволяет отловить такие сбои до продакшена.

Ограничения и подводные камни

Первое и главное: rewind-cli фиксирует ответы конкретной модели с конкретными параметрами. Обновили модель? Нужно перезаписывать тесты. Изменили temperature? Тоже нужно перезаписывать.

Второе: инструмент относительно новый. Сообщество маленькое, документация скудная. Если упрётесь в ошибку - разбираться придётся самостоятельно.

Третье: работает только с llama.cpp-совместимыми API. Хотите использовать vLLM или MLX? Придётся ждать поддержки или пилить самостоятельно.

Кому подойдёт rewind-cli?

• Разработчикам автоматизаций, которые используют локальные LLM в пайплайнах обработки данных. Когда стабильность важнее скорости.
• Инженерам по качеству, которым нужно тестировать LLM-приложения. Особенно если эти приложения работают с вызовом функций или структурированными ответами.
• Исследователям, которые экспериментируют с разными моделями и хотят сравнивать результаты объективно, а не "на глаз".
• Командам, которые развернули локальную LLM для внутренних нужд и теперь хотят быть уверены, что обновление не сломает бизнес-процессы.

А кому не подойдёт?

• Тем, кто только играется с локальными моделями. Для разовых экспериментов переусложнение.
• Тем, кто работает исключительно с облачными API. У OpenAI и других есть свои инструменты тестирования.
• Тем, кому нужна максимальная производительность. Rewind-cli добавляет overhead на запись и проверку.
• Тем, кто меняет модели каждую неделю. Постоянно перезаписывать тесты быстро надоест.

Стоит ли пробовать?

Если вы уже столкнулись с проблемой "работало вчера, не работает сегодня" в контексте локальных LLM - определённо да. Инструмент решает конкретную боль и делает это элегантно.

Начните с малого: возьмите один критичный промпт вашего приложения, запишите эталонный ответ, добавьте тест в CI. Посмотрите, насколько это упрощает жизнь.

Мой прогноз: подобные инструменты станут стандартом для продакшен-использования локальных LLM. Когда нейросети перестают быть игрушкой и начинают реально работать в бизнес-процессах, детерминизм становится не роскошью, а необходимостью.

И последнее: rewind-cli не сделает вашу модель умнее. Не исправит плохие ответы. Не оптимизирует скорость. Он просто даст уверенность, что завтра всё будет работать так же, как сегодня. А в мире вероятностных нейросетей такая уверенность дорогого стоит.