Uma solução prática para melhorar a capacidade de resposta dos modelos de IA para aplicativos iOS
O Ai2 OLMoE fornece várias soluções técnicas para otimizar a capacidade de resposta dos modelos de IA em aplicativos iOS:
- Modelagem e quantificaçãoTécnica de quantificação Q4_K_M, que reduz o tamanho do modelo com perda mínima de desempenho (a pontuação do IFEval cai apenas 2,8).
- adaptação de hardwareSelecione dispositivos com chips A17 Pro ou M-series, com uma velocidade de processamento medida de 41 tokens/s.
- computação localEvita completamente os efeitos de latência da rede, pois todos os cálculos são feitos nas NPUs do dispositivo
- Otimização da arquiteturaPilha de tecnologia profundamente otimizada com base em Llama.cpp e ligações Swift
- Modelo de especialista híbridoO modelo OLMoE usa a arquitetura MoE para melhorar a eficiência, ativando apenas os módulos especializados relevantes.
Os desenvolvedores também podem acessar o código-fonte via GitHub para ajustar ainda mais os parâmetros do modelo e a lógica de inferência para obter o desempenho ideal.
Essa resposta foi extraída do artigoAi2 OLMoE: um aplicativo de IA para iOS de código aberto baseado em modelos OLMoE executados off-lineO
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