如何在本地设备上快速实现LLM模型的推理功能？

2025-09-10

1.7 K

Solution Overview

要在本地设备上快速实现LLM模型推理，可以借助LlamaEdge提供的工具链和技术栈。LlamaEdge通过WasmEdge和Rust技术实现了轻量级、高效的LLM推理能力。

第一步：安装WasmEdge运行时
运行安装命令：curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install_v2.sh | bash
第二步：下载模型文件
执行命令下载量化模型(以Llama2为例)：curl -LO https://huggingface.co/second-state/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf
第三步：下载预编译应用
获取llama-chat.wasm应用：curl -LO https://github.com/second-state/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-chat.wasm
第四步：启动推理服务
运行命令启动交互：wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf llama-chat.wasm -p llama-3-chat

如需更高性能，可尝试：1)使用GPU加速版本；2)选择更小的量化模型；3)调整ctx-size参数减少内存占用。