A WebGPU DeepSeek-R1 permite avanços inovadores no raciocínio de IA do lado do navegador
O DeepSeek-R1 WebGPU representa uma inovação importante na tecnologia de inferência de IA, que aborda com sucesso os problemas de latência e privacidade da inferência tradicional na nuvem. Essa tecnologia, desenvolvida pela webml-community, comprime modelos paramétricos de 1,5 bilhão, que, de outra forma, exigiriam suporte de cluster de servidor, para serem executados em um ambiente de navegador autônomo via WebGPU. Em comparação com soluções anteriores, como o TensorFlow.js, ela atinge aceleração de hardware baseada em GPU e velocidades de inferência até 100 vezes maiores que as das soluções WASM.
O principal valor da solução é: 1) eliminar completamente a complexidade da implantação do modelo, os usuários não precisam instalar nenhum software; 2) garantir que os dados sejam processados completamente localmente, o que é adequado para cenários sensíveis à privacidade, como saúde, finanças etc.; e 3) oferecer suporte à resposta interativa e instantânea, com o tempo médio de inferência controlado em segundos. Os testes mostram que são necessários apenas cerca de 3 segundos para concluir 1.000 operações matemáticas fatoriais no Chrome.
Em termos de implementação técnica, o projeto adota a estrutura Transformers.js, que converte de forma inovadora os pesos do modelo em um formato compatível com WebGPU e o combina com técnicas de quantificação para reduzir o tamanho do modelo. Atualmente, ela oferece suporte a tarefas complexas, como raciocínio matemático e geração de código, fornecendo uma ferramenta de IA conveniente para educação e pesquisa.
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