Visão geral da solução
Para implementar rapidamente a inferência de modelo LLM em dispositivos locais, você pode aproveitar a cadeia de ferramentas e a pilha de tecnologia fornecidas pelo LlamaEdge, que permite recursos de inferência LLM leves e eficientes por meio das tecnologias WasmEdge e Rust.
Etapas específicas
- Etapa 1: Instalar o tempo de execução do WasmEdge
Execute o comando de instalação:curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install_v2.sh | bash - Etapa 2: Faça o download do arquivo do modelo
Execute o comando para fazer o download do modelo quantitativo (Llama2 como exemplo):curl -LO https://huggingface.co/second-state/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf - Etapa 3: Faça o download do aplicativo pré-compilado
Obtenha o aplicativo llama-chat.wasm:curl -LO https://github.com/second-state/LlamaEdge/releases/latest/download/llama-chat.wasm - Etapa 4: iniciar o serviço de raciocínio
O comando run inicia a interação:wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3.2-1B-Instruct-Q5_K_M.gguf llama-chat.wasm -p llama-3-chat
Opções e recomendações de otimização
Para obter um desempenho melhor, tente 1) usar uma versão acelerada por GPU, 2) escolher um modelo de quantificação menor e 3) ajustar o parâmetro ctx-size para reduzir o espaço ocupado na memória.
Essa resposta foi extraída do artigoLlamaEdge: a maneira mais rápida de executar e ajustar o LLM localmente!O
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