云端配合端侧双管齐下部署LLM，以本地终端算力支持大部分生成式AI应用，必要时联动云端算力解决复杂应用问题，在将手机体验提升一大截的同时，也能将算力成本降低更多。由此，先由云端LLM提升用户体验，后面再通过端侧部署LLM加强体验，将会持续为用户带来更多的惊喜。如果LLM能够在手机端部署，自然也能在其他终端上部署。
MLC-LLM 是一个机器学习编译器和高性能大型语言模型部署引擎。该项目的使命是让每个人都能在自己的平台上开发、优化和部署 AI 模型。InternLM 2.5 是上海人工智能实验室发布的新一代大规模语言模型,相比于之前的版本,InternLM 2.5支持百万长文,推理能力开源领先。本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-...
此外,当前大模型的部署普遍依赖于专用加速器,如 NPU 和 GPU 等,而 T-MAC 可以摆脱专用加速器的依赖,仅利用 CPU 部署 LLMs,推理速度甚至能够超过同一片上的专用加速器,使 LLMs 可以部署在各类包括 PC、手机、树莓派等边缘端设备。T-MAC 现已开源。 在CPU 上高效部署低比特大语言模型 T-MAC 的关键创新在于...
与此同时,本地化的端侧部署开始崭露头角,量化后的模型已能部署到笔记本电脑、浏览器和手机等端侧设备上。相信未来是端云混合的部署方式,因此让任何人都能在云端和本地环境中运行大型语言模型至关重要。 包括MLC-LLM项目在内的许多LLM推理项目,为服务器和本地模型部署提供了不同的解决方案,具有不同的实现和优化。
T-MAC是一种创新的基于查找表(LUT)的方法,专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型(LLMs)推理而设计,无需权重反量化,支持混合精度矩阵乘法(mpGEMM),显著降低了推理开销并提升了计算速度。 为增强设备上的智能性,在边缘设备部署大型语言模型(LLMs)成为了一个趋势,比如微软的Windows 11 AI + PC。
MNN引擎是阿里巴巴淘系技术团队推出的一个高效多平台推理开源框架,可以各类深度学习模型,具有优异的通用性与高性能特点;本次分享主要介绍基于MNN引擎实现LLM的端侧推理部署以及针对端侧设备的性能优化。GitHub:https://github.com/alibaba/MNNhttps://github.com/wangzh
LLM端侧部署新范式T-MAC开源 T-MAC是一种创新的基于查找表(LUT)的方法,专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型(LLMs)推理而设计,无需权重反量化,支持混合精度矩阵乘法(mpGEMM),显著降低了推理开销并提升了计算速度。 为增强设备上的智能性,在边缘设备部署大型语言模型(LLMs)成为了一个趋势,比如微软的Windows ...
简介:本文深入探讨了陈天奇团队最新发布的MLC-LLM部署引擎,剖析其如何利用机器学习编译技术优化LLM端侧部署,并展望未来该领域的发展潜力。 近日,陈天奇团队发布了MLC-LLM的重磅升级,这一基于机器学习编译的通用LLM(大型语言模型)部署引擎,引发了业界的广泛关注。本次升级不仅针对LLM在端侧的部署痛点进行了全面优化,更为...
#本地部署LLM教程大合集##端侧LLM资源# 如果你想在本地部署LLM,从而让大模型更高效、更快速、更安全,可以看看这个项目:“Awesome LLMs on Device”,它涵盖了本地部署大型语言模型的全面资源。 这个在Nexa AI...
林久请问目前行业对于端侧算力的基础要求是怎样的?以及当端侧算力达到非常大的时候,是否就不能被称为【端侧】了? 目前对于端侧模型的定义主要还是看是否在用户的客户端来运行,比如手机,当然为了在这些端侧上运行大模型一定会控制模型的参数规模。 助理会议助理 ...