Qwen2.5带来了更多适合端侧的模型规模,同时Coder和Math的小参数模型也非常适合端侧执行,提升了端侧AI的编码能力与数学能力。同时此次发布Qwen2.5-3B在MMLU测评中分数超过了65分,能力超过了上一代14B的模型能力,这也大大提升了端侧模型的通用能力。 使用Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct基于mnn-llm在手机上测试,运行速度...
使用mlc_llm的convert_weight对模型参数进行转换和量化,转换后的参数可以跨平台使用 cd android/MLCChat export TVM_SOURCE_DIR=/root/android/mlc-llm/3rdparty/tvm export MLC_LLM_SOURCE_DIR=/root/android/mlc-llm mlc_llm convert_weight /root/models/internlm2_5-1_8b-chat/ \ --quantization q4f16_1...
1、端侧LLM性能瓶颈,不是算力,而是内存速度。 -每生成一个token需要把模型在内存中读出一遍,10-15tops算力即可实现7b 10token/s以上的推理速度,功耗也远低于手游,所以无需担心H端侧。 -目前手机最快大概也就是LPDDR5T,9600MT/S,折合76.8 GB/s,理论最高能实现7b int4 下20 token/s,或14b int4下10token/...
以OpenAI为代表的大语言模型爆发后，多重因素影响之下本地化部署成为LLM落地的主流模式。LLM迫切需要部署在本地设备上，围绕LLM端侧部署的研究与探索空前高涨。5月份，Google推出了可以在旗舰手机上离线运行的PaLM2 轻量版Gecko。从这一刻起，能够在端侧运行的大语言模型成了厂商们的重要任务。毕竟LLM要落地，移动终...
领域前瞻:LLM端侧方案的未来 随着AI技术的不断发展,LLM在端侧设备上的应用将更加广泛。苹果的这一创新方案不仅为当前的端侧AI应用提供了强有力的支持,也为未来更多、更复杂的AI模型在端侧设备上的部署奠定了坚实基础。 总体来看,苹果的LLM端侧方案通过巧妙结合Flash Memory与DRAM的优势,成功实现了大型语言模型在资...
MNN Chat 是基于 MNN 引擎开发的一款 Android 端智能聊天应用,集成了多模态大语言模型(LLM)。它旨在为用户提供一个轻便、高效的聊天体验,支持文本输入、图像识别等多种交互方式。MNN Chat 的核心亮点在于其本地推理能力,无需依赖云端服务器即可运行强大的 AI 模型。
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。
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 ...
backend 业务后端,购买了大模型 api key 的公司/个人提供服务的后端,可以对端侧进行鉴权然后下分 dongtaikey client 端侧,是运行 agent 的地方 数据库创建 llm 服务端 在User表下面创建用户如下,该用户账号密码是user1:user1 123456789101112131415161718 { "_id": { "$oid": "671249a93f1cf2f8bf9b2b82" },...
简介:本文主要探讨了LLM技术在端侧方案中的实际应用,分析了其面临的主要挑战,并通过具体案例展示了解决方案。同时,文章还对未来LLM在端侧领域的发展趋势进行了展望。 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)在众多领域展现出了强大的实力。然而,在端侧方案中,LLM的应用仍面临诸多挑战。本文将围绕LLM在端侧方案...