LlamaEdgeは、以下の点を考慮し、Rust + Wasmテクノロジースタックを使用しています：
- パフォーマンスとセキュリティRustのゼロコスト抽象化とメモリ安全性機能は、効率的で安定した推論実行を保証し、Wasmサンドボックス環境は潜在的なリスクを隔離する。
- クロスプラットフォーム機能WasmバイトコードはWasmEdge対応デバイス（エッジデバイスを含む）上で実行できるため、Python+CUDAのような従来のソリューションの複雑な環境設定を回避できます。
- 軽量配置Wasmアプリケーションは、コンテナ化されたソリューションよりも小さく（例えば、llama-api-server.wasmのサイズはわずか約MB）、起動も速い。
- エコロジカル・コンパチブルRustのcrates.ioは豊富なライブラリをサポートしている。
従来のプログラムとの比較：
| 比較次元 | サビ＋ワズム | Python + PyTorch | C++ + CUDA |
|---|---|---|---|
| 展開の複雑さ | 低（シングルバイナリ） | 高い（仮想環境に依存） | 中（コンパイルの最適化が必要） |
| 実施効率 | ネイティブに近い | 下（インタープリターのオーバーヘッド） | 最高 |
| ハードウェア適応 | 広範囲（CPU/GPU） | CUDAドライバ依存性 | ターゲットを絞った最適化の必要性 |
この組み合わせは、複数のエンドにわたって迅速な反復と一貫性を求める軽量LLMアプリケーションシナリオに特に適している。
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
