其中关键词是mlc-llm。 MLC是一个通用解决方案,它可以帮助我们,将任何大语言模型,在多种硬件后端进行原生的应用程序部署。 例如,图中展示了手机端部署的运行效果。 接下来,我们将在windows环境下,部署llama2-7B-chat模型,并通过mlc提供的命令行工具,对模型进行访问。 在MLC的官方文档中,提供了命令行工具的安装方法。
MLC LLM 使用了 Vicuna-7B-V1.1，后者是一种基于 Meta 的 LLaMA 的轻量级 LLM，效果虽然不如 GPT3.5 或 GPT4，但在大小方面比较占优势。目前，MLC LLM 可用于 Windows、Linux、macOS 和 iOS 平台，暂时还没有适用于 Android 的版本。根据外媒 tomshardware 的测试，6GB 内存的苹果 iPhone 14 Pro Max 和 ...
他们还有一个名为Web LLM的相关项目,该项目可以完全在网络浏览器中运行 AI 聊天机器人。 ▲ MLC 是 Machine Learning Compilation 的简称 MLC LLM 使用了 Vicuna-7B-V1.1,后者是一种基于 Meta 的 LLaMA 的轻量级 LLM,效果虽然不如 GPT3.5 或 GPT4,但在大小方面比较占优势。 目前,MLC LLM 可用于Windows、Linu...
MLC-LLM是我们在各种不同硬件上原生部署任意大语言模型的解决方案。我们将大语言模型部署到这些平台上 移动端:iPhone (Android平台的app正在开发中) Metal GPU和Intel/ARM MacBook 在Linux/Windows上,通过Vulkan驱动的AMD和NVIDIA GPU 在Linux/Windows上,通过Cuda驱动的NVIDIA GPU 浏览器,通过WebGPU ,我们也有这一方向...
▲ MLC 是 Machine Learning Compilation 的简称 MLC LLM 使用了 Vicuna-7B-V1.1,后者是一种基于 Meta 的 LLaMA 的轻量级 LLM,效果虽然不如 GPT3.5 或 GPT4,但在大小方面比较占优势。 目前,MLC LLM 可用于 Windows、Linux、macOS 和 iOS 平台,暂时还没有适用于 Android 的版本。 根据外媒tomshardware 的测试...
其中关键词是mlc-llm。 MLC是一个通用解决方案,它可以帮助我们,将任何大语言模型,在多种硬件后端进行原生的应用程序部署。 例如,图中展示了手机端部署的运行效果。 接下来,我们将在windows环境下,部署llama2-7B-chat模型,并通过mlc提供的命令行工具,对模型进行访问。
目前,MLC LLM 可用于 Windows、Linux、macOS 和 iOS 平台,暂时还没有适用于 Android 的版本。 根据外媒 tomshardware 的测试,6GB 内存的苹果 iPhone 14 Pro Max 和 iPhone 12 Pro Max 手机成功运行了 MLC LLM,安装大小为 3GB。而 4GB 内存的苹果 iPhone 11 Pro Max 无法运行 MLC LLM。
技术上,MLC LLM使用了Vicuna-7B-V1.1,这是一种基于Meta开发的LLaMA模型的轻量级LLM,效果虽然不如GPT3.5或GPT4,但在大小方面比较占优势。 目前,该项目可用于Windows、Linux、macOS和iOS平台,但暂时还没有适用于Android的版本。 值得一提的是,MLC LLM项目的开发团队来自卡内基梅隆大学的Catalyst计划、SAMPL机器学习研究...
MLC LLM 使用了 Vicuna-7B-V1.1,后者是一种基于 Meta 的 LLaMA 的轻量级 LLM,效果虽然不如 GPT3.5 或 GPT4,但在大小方面比较占优势。 目前,MLC LLM 可用于Windows、Linux、macOS 和 iOS 平台,暂时还没有适用于Android的版本。 根据外媒 tomshardware 的测试,6GB 内存的苹果iPhone 14 Pro Max和 iPhone 12 ...
其中关键词是mlc-llm。 MLC是一个通用解决方案,它可以帮助我们,将任何大语言模型,在多种硬件后端进行原生的应用程序部署。 例如,图中展示了手机端部署的运行效果。 接下来,我们将在windows环境下,部署llama2-7B-chat模型,并通过mlc提供的命令行工具,对模型进行访问。