mlc-llm

프로젝트 소개:

mlc-ai/mlc-llm은 모든 모델을 모든 하드웨어에서 로컬로 컴파일, 실행 및 배포할 수 있도록 설계된 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 휴대폰, 노트북, 서버를 포함한 다양한 하드웨어 플랫폼에서 고성능 LLM(대규모 언어 모델) 추론 기능을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 프로젝트는 MLC(Machine Learning Compilation) 커뮤니티에서 관리하며, LLM 배포 장벽을 낮추어 더 많은 개발자와 사용자가 LLM을 편리하게 사용하고 맞춤 설정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

핵심 목표:

• 범용성: Llama, GPT, Mistral 등을 포함하되 이에 국한되지 않고 다양한 LLM 아키텍처를 지원합니다.
• 크로스 플랫폼: CPU, GPU, 모바일 장치(Android, iOS) 및 WebAssembly를 포함한 다양한 하드웨어 플랫폼에서 실행할 수 있습니다.
• 고성능: 머신러닝 컴파일 기술을 통해 모델을 최적화하여 효율적인 추론 속도를 구현합니다.
• 사용 편의성: 개발자가 LLM을 배포하고 맞춤 설정하는 데 편리한 간단한 API 및 도구를 제공합니다.
• 맞춤 설정 가능성: 사용자가 자신의 요구 사항에 따라 모델 및 추론 프로세스를 맞춤 설정할 수 있습니다.

주요 특징:

• 머신러닝 컴파일 (MLC): MLC 기술을 활용하여 모델을 최적화하고 추론 성능을 향상시킵니다. MLC는 모델을 특정 하드웨어에 최적화된 코드로 변환하는 기술입니다.
• 모델 양자화: 모델 양자화를 지원하여 모델 크기를 줄이고 메모리 사용량을 줄이며 추론 속도를 향상시킵니다. 일반적인 양자화 방법에는 INT8, INT4 등이 있습니다.
• 이종 실행: 서로 다른 하드웨어 장치에서 모델의 다른 부분을 실행하여 하드웨어 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다.
• WebAssembly 지원: 브라우저에서 LLM을 실행하여 로컬 추론을 구현할 수 있습니다.
• Python API: 개발자가 LLM을 사용하고 맞춤 설정하는 데 편리한 Python API를 제공합니다.
• 명령줄 도구: 사용자가 LLM을 배포하고 실행하는 데 편리한 명령줄 도구를 제공합니다.
• 사전 컴파일된 모델: 사용자가 빠르게 시작할 수 있도록 사전 컴파일된 모델을 제공합니다.
• 모델 맞춤 설정: 사용자의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 모델 미세 조정 및 맞춤 설정을 지원합니다.
• 활발한 커뮤니티: MLC 커뮤니티에서 관리하며 기술 지원 및 교류 플랫폼을 제공합니다.

기술 스택:

• TVM Unity: 머신러닝 컴파일을 위한 오픈 소스 프레임워크인 TVM Unity를 기반으로 구축되었습니다.
• Python: 주요 프로그래밍 언어입니다.
• C++: 고성능 추론 엔진을 구현하는 데 사용됩니다.
• WebAssembly: 브라우저에서 LLM을 실행하는 데 사용됩니다.
• CUDA/Metal/OpenCL: GPU 가속에 사용됩니다.

사용 시나리오:

• 로컬 LLM 추론: 클라우드 서버에 연결하지 않고 로컬 장치에서 LLM을 실행합니다.
• 모바일 장치의 LLM 애플리케이션: Android 및 iOS 장치에서 LLM을 실행하여 오프라인 추론을 구현합니다.
• 웹 애플리케이션의 LLM: 브라우저에서 LLM을 실행하여 로컬 추론을 구현합니다.
• 엣지 컴퓨팅: 엣지 장치에서 LLM을 실행하여 낮은 지연 시간의 추론을 구현합니다.
• 연구 및 개발: 새로운 LLM 기술을 연구하고 개발하는 데 사용됩니다.

시작하는 방법:

1. 설치: 프로젝트 문서의 지침에 따라 mlc-llm을 설치합니다.
2. 사전 컴파일된 모델 다운로드: Llama 2와 같은 사전 컴파일된 모델을 다운로드합니다.
3. 예제 실행: 예제 코드를 실행하여 LLM의 추론 기능을 경험합니다.
4. 모델 맞춤 설정: 자신의 요구 사항에 따라 모델 및 추론 프로세스를 맞춤 설정합니다.
5. 커뮤니티 참여: MLC 커뮤니티에 가입하여 다른 개발자와 교류하고 학습합니다.

장점:

• LLM 배포 장벽 감소: 더 많은 개발자와 사용자가 LLM을 편리하게 사용하고 맞춤 설정할 수 있도록 합니다.
• LLM 추론 성능 향상: 머신러닝 컴파일 기술을 통해 모델을 최적화하여 효율적인 추론 속도를 구현합니다.
• 다양한 하드웨어 플랫폼 지원: CPU, GPU, 모바일 장치 및 WebAssembly를 포함한 다양한 하드웨어 플랫폼에서 LLM을 실행할 수 있습니다.
• 풍부한 도구 및 API 제공: 개발자가 LLM을 배포하고 맞춤 설정하는 데 편리한 간단한 API 및 도구를 제공합니다.
• 활발한 커뮤니티 지원: MLC 커뮤니티에서 관리하며 기술 지원 및 교류 플랫폼을 제공합니다.

요약:

mlc-ai/mlc-llm은 모든 모델을 모든 하드웨어에서 로컬로 컴파일, 실행 및 배포할 수 있도록 설계된 매우 유망한 프로젝트입니다. 머신러닝 컴파일 기술을 통해 모델을 최적화하여 효율적인 추론 속도를 구현하고, 개발자가 LLM을 배포하고 맞춤 설정하는 데 편리한 풍부한 도구 및 API를 제공합니다. LLM의 배포 및 최적화에 관심이 있다면 mlc-ai/mlc-llm은 주목할 가치가 있는 프로젝트입니다.

모든 자세한 정보는 공식 웹사이트를 참고하십시오 (https://github.com/mlc-ai/mlc-llm)