Überblick über die Lösung
Um LLM-Modellinferenz auf lokalen Geräten schnell zu implementieren, können Sie die Toolchain und den Technologiestack von LlamaEdge nutzen, die durch WasmEdge- und Rust-Technologien leichtgewichtige und effiziente LLM-Inferenzfunktionen ermöglichen.
Spezifische Schritte
- Schritt 1: Installieren Sie die WasmEdge Runtime
Führen Sie den Installationsbefehl aus:curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install_v2.sh | bash - Schritt 2: Herunterladen der Modelldatei
Führen Sie den Befehl zum Herunterladen des quantitativen Modells aus (Beispiel: Llama2):curl -LO https://huggingface.co/second-state/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf - Schritt 3: Herunterladen der vorkompilierten Anwendung
Holen Sie sich die App llama-chat.wasm:curl -LO https://github.com/second-state/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-chat.wasm - Schritt 4: Starten Sie den Argumentationsdienst
Der Befehl run leitet die Interaktion ein:wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf llama-chat.wasm -p llama-3-chat
Optionen und Optimierungsempfehlungen
Um eine höhere Leistung zu erzielen, sollten Sie 1) eine GPU-beschleunigte Version verwenden, 2) ein kleineres Quantisierungsmodell wählen und 3) den Parameter ctx-size anpassen, um den Speicherbedarf zu verringern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaEdge: der schnellste Weg, LLM lokal auszuführen und zu optimieren!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Inferenzfunktion von LLM-Modellen schnell auf lokalen Geräten implementieren?
