mlc-llm

Projektübersicht:

mlc-ai/mlc-llm ist ein Projekt, das darauf abzielt, jedes Modell lokal auf jeder Hardware zu kompilieren, auszuführen und bereitzustellen. Es konzentriert sich auf die Bereitstellung von hochleistungsfähiger LLM (Large Language Model) Inferenz auf verschiedenen Hardwareplattformen, einschließlich Mobiltelefonen, Laptops und Servern. Das Projekt wird von der MLC (Machine Learning Compilation) Community gepflegt und zielt darauf ab, die Hürden für die Bereitstellung von LLMs zu senken, damit mehr Entwickler und Benutzer LLMs einfach verwenden und anpassen können.

Kernziele:

• Universalität: Unterstützung verschiedener LLM-Architekturen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Llama, GPT, Mistral usw.
• Plattformübergreifend: Ausführung auf verschiedenen Hardwareplattformen möglich, einschließlich CPU, GPU, mobilen Geräten (Android, iOS) und WebAssembly.
• Hohe Leistung: Optimierung von Modellen durch Machine-Learning-Kompilationstechniken zur Erzielung effizienter Inferenzgeschwindigkeiten.
• Benutzerfreundlichkeit: Bereitstellung einfacher APIs und Tools, um Entwicklern die Bereitstellung und Anpassung von LLMs zu erleichtern.
• Anpassbarkeit: Ermöglicht Benutzern, Modelle und Inferenzprozesse an ihre Bedürfnisse anzupassen.

Hauptmerkmale:

• Machine Learning Compilation (MLC): Nutzung von MLC-Techniken zur Optimierung von Modellen und zur Verbesserung der Inferenzleistung. MLC ist eine Technologie, die Modelle in Code umwandelt, der für bestimmte Hardware optimiert ist.
• Modellquantisierung: Unterstützung der Modellquantisierung, um die Modellgröße zu reduzieren, den Speicherbedarf zu senken und die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen. Gängige Quantisierungsmethoden sind INT8, INT4 usw.
• Heterogene Ausführung: Möglichkeit, verschiedene Teile des Modells auf verschiedenen Hardwaregeräten auszuführen, um Hardware-Ressourcen optimal zu nutzen.
• WebAssembly-Unterstützung: Möglichkeit, LLMs im Browser auszuführen und lokale Inferenz zu ermöglichen.
• Python API: Bereitstellung einer Python API, um Entwicklern die Verwendung und Anpassung von LLMs zu erleichtern.
• Befehlszeilentools: Bereitstellung von Befehlszeilentools, um Benutzern die Bereitstellung und Ausführung von LLMs zu erleichtern.
• Vorkompilierte Modelle: Bereitstellung vorkompilierter Modelle, um Benutzern den schnellen Einstieg zu erleichtern.
• Modellanpassung: Unterstützung der Feinabstimmung und Anpassung von Modellen, um die spezifischen Bedürfnisse der Benutzer zu erfüllen.
• Aktive Community: Wird von der MLC-Community gepflegt und bietet technischen Support und eine Austauschplattform.

Technologie-Stack:

• TVM Unity: Basiert auf TVM Unity, einem Open-Source-Framework für Machine-Learning-Kompilation.
• Python: Hauptprogrammiersprache.
• C++: Wird zur Implementierung der hochleistungsfähigen Inferenz-Engine verwendet.
• WebAssembly: Wird verwendet, um LLMs im Browser auszuführen.
• CUDA/Metal/OpenCL: Wird zur GPU-Beschleunigung verwendet.

Anwendungsszenarien:

• Lokale LLM-Inferenz: Ausführung von LLMs auf lokalen Geräten, ohne Verbindung zu einem Cloud-Server.
• LLM-Anwendungen auf mobilen Geräten: Ausführung von LLMs auf Android- und iOS-Geräten zur Realisierung von Offline-Inferenz.
• LLMs in Webanwendungen: Ausführung von LLMs im Browser zur Realisierung lokaler Inferenz.
• Edge Computing: Ausführung von LLMs auf Edge-Geräten zur Realisierung von Inferenz mit geringer Latenz.
• Forschung und Entwicklung: Verwendung für die Forschung und Entwicklung neuer LLM-Technologien.

Wie man anfängt:

1. Installation: Installieren Sie mlc-llm gemäß den Anweisungen in der Projektdokumentation.
2. Vorkompiliertes Modell herunterladen: Laden Sie ein vorkompiliertes Modell herunter, z. B. Llama 2.
3. Beispiel ausführen: Führen Sie den Beispielcode aus, um die Inferenzfähigkeiten des LLM zu erleben.
4. Modell anpassen: Passen Sie das Modell und den Inferenzprozess an Ihre Bedürfnisse an.
5. An der Community teilnehmen: Treten Sie der MLC-Community bei, um sich mit anderen Entwicklern auszutauschen und zu lernen.

Vorteile:

• Senkung der Hürden für die LLM-Bereitstellung: Ermöglicht mehr Entwicklern und Benutzern die einfache Verwendung und Anpassung von LLMs.
• Verbesserung der LLM-Inferenzleistung: Optimierung von Modellen durch Machine-Learning-Kompilationstechniken zur Erzielung effizienter Inferenzgeschwindigkeiten.
• Unterstützung verschiedener Hardwareplattformen: Möglichkeit, LLMs auf verschiedenen Hardwareplattformen auszuführen, einschließlich CPU, GPU, mobilen Geräten und WebAssembly.
• Bereitstellung umfangreicher Tools und APIs: Bereitstellung einfacher APIs und Tools, um Entwicklern die Bereitstellung und Anpassung von LLMs zu erleichtern.
• Aktive Community-Unterstützung: Wird von der MLC-Community gepflegt und bietet technischen Support und eine Austauschplattform.

Zusammenfassung:

mlc-ai/mlc-llm ist ein sehr vielversprechendes Projekt, das darauf abzielt, jedes Modell lokal auf jeder Hardware zu kompilieren, auszuführen und bereitzustellen. Durch die Optimierung von Modellen mit Machine-Learning-Kompilationstechniken werden effiziente Inferenzgeschwindigkeiten erzielt und umfangreiche Tools und APIs bereitgestellt, um Entwicklern die Bereitstellung und Anpassung von LLMs zu erleichtern. Wenn Sie sich für die Bereitstellung und Optimierung von LLMs interessieren, ist mlc-ai/mlc-llm ein Projekt, das es wert ist, beachtet zu werden.

Alle Details sind der offiziellen Website zu entnehmen (https://github.com/mlc-ai/mlc-llm)