ソリューションの概要
ローカル・デバイス上でLLMモデル推論を迅速に実装するために、LlamaEdgeが提供するツールチェーンとテクノロジー・スタックを活用することができます。LlamaEdgeは、WasmEdgeとRustテクノロジーによって軽量かつ効率的なLLM推論機能を実現します。
具体的な手順
- ステップ1：WasmEdgeランタイムのインストール
インストール・コマンドを実行する：curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install_v2.sh | bash - ステップ 2: モデルファイルのダウンロード
定量モデル（例としてLlama2）をダウンロードするコマンドを実行します：curl -LO https://huggingface.co/second-state/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf - ステップ 3: コンパイル済みアプリのダウンロード
llama-chat.wasmアプリを入手：curl -LO https://github.com/second-state/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-chat.wasm - ステップ4：推論サービスの開始
runコマンドは相互作用を開始させる：wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf llama-chat.wasm -p llama-3-chat
オプションと最適化の提案
より高いパフォーマンスを得るには、1) GPUアクセラレーション・バージョンを使用する、2) より小さな量子化モデルを選択する、3) ctx-sizeパラメータを調整してメモリ・フットプリントを減らす、を試してみてください。
この答えは記事から得たものである。LlamaEdge：LLMをローカルで実行し、微調整する最も迅速な方法！について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LLMモデルの推論機能をローカルデバイスに素早く実装するには？
