組込み機器に小さな言語モデルを効率的に導入するには？

2025-08-28

1.4 K

エッジ・コンピューティング環境導入完全ガイド

リソースに制約のあるIoTデバイスの特性にとって、MiniMindの25.8M小型モデルは展開ソリューションの理想的な選択である：

スリムなモデル：1) モデル蒸留の実行 (distill.pyスクリプトを参照) 2) 8bitへの量子化圧縮 (-quantizationパラメータ) 3) 必要でないデコード層の削除
配備モード：
1. エンドデバイスへの直接導入：モデルのONNXフォーマットへの変換、C++環境の統合
2. エッジサーバーのソリューション：serve_openai_api.pyを使用した軽量APIサービスの作成
3. ハイブリッド展開：コアモデルはRaspberry Pi上で動作し、ビジョンモジュールはクラウドサーバー上で処理される。
パフォーマンス・チューニング：
- max_tokens=128を制限することで計算量を減らすことができる。
- KVキャッシュを有効にして推論の高速化を図る
- TinyScriptコンパイラによるランタイムの最適化

定量化されたモデル推論は、Raspberry Pi 4Bで最大15トークン/秒、メモリフットプリントはわずか300MBと測定された。