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開源 AI 聊天機(jī)器人 MLC LLM 發(fā)布:本地運(yùn)行無需聯(lián)網(wǎng),集顯電腦、蘋果 iPhone 也能用

人工智能 開源
一個(gè)名為 MLC LLM 的全新開源項(xiàng)目已在 GitHub 上線,完全本地運(yùn)行無需聯(lián)網(wǎng),甚至集顯老電腦、蘋果 iPhone 手機(jī)都能運(yùn)行。

5 月 2 日消息,目前大多數(shù) AI 聊天機(jī)器人都需要連接到云端進(jìn)行處理,即使可以本地運(yùn)行的也配置要求極高。那么是否有輕量化的、無需聯(lián)網(wǎng)的聊天機(jī)器人呢?

一個(gè)名為 MLC LLM 的全新開源項(xiàng)目已在 GitHub 上線,完全本地運(yùn)行無需聯(lián)網(wǎng),甚至集顯老電腦、蘋果 iPhone 手機(jī)都能運(yùn)行。

MLC LLM 項(xiàng)目介紹稱:“MLC LLM 是一種通用解決方案,它允許將任何語言模型本地部署在一組不同的硬件后端和本地應(yīng)用程序上,此外還有一個(gè)高效的框架,供每個(gè)人進(jìn)一步優(yōu)化自己用例的模型性能。一切都在本地運(yùn)行,無需服務(wù)器支持,并通過手機(jī)和筆記本電腦上的本地 GPU 加速。我們的使命是讓每個(gè)人都能在設(shè)備上本地開發(fā)、優(yōu)化和部署 AI 模型?!?/p>

MLC LLM 項(xiàng)目官方演示

▲ MLC LLM 項(xiàng)目官方演示

IT之家查詢 GitHub 頁面發(fā)現(xiàn),這個(gè)項(xiàng)目的開發(fā)者來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的 Catalyst 計(jì)劃、SAMPL 機(jī)器學(xué)習(xí)研究小組以及華盛頓大學(xué)、上海交通大學(xué)和 OctoML 等。他們還有一個(gè)名為 Web LLM

MLC 是 Machine Learning Compilation 的簡稱

▲ MLC 是 Machine Learning Compilation 的簡稱

MLC LLM 使用了 Vicuna-7B-V1.1,后者是一種基于 Meta 的 LLaMA 的輕量級 LLM,效果雖然不如 GPT3.5 或 GPT4,但在大小方面比較占優(yōu)勢。

目前,MLC LLM 可用于 Windows、Linux、macOS 和 iOS 平臺,暫時(shí)還沒有適用于 Android 的版本。

根據(jù)外媒 tomshardware 的測試,6GB 內(nèi)存的蘋果 iPhone 14 Pro Max 和 iPhone 12 Pro Max 手機(jī)成功運(yùn)行了 MLC LLM,安裝大小為 3GB。而 4GB 內(nèi)存的蘋果 iPhone 11 Pro Max 無法運(yùn)行 MLC LLM。

圖源 tomshardware

▲ 圖源 tomshardware

此外,ThinkPad X1 Carbon(第 6 代)也測試成功運(yùn)行 MLC LLM,這是一款搭載 i7-8550U 處理器的筆記本,沒有獨(dú)立顯卡,配有英特爾 UHD 620 GPU。MLC LLM 在 PC 平臺需要通過命令行運(yùn)行,外媒測試表現(xiàn)一般般,回復(fù)時(shí)間需要將近 30 秒,而且?guī)缀鯖]有連續(xù)對話能力,希望能在后續(xù)版本中得到改進(jìn)吧。

圖源 tomshardware

▲ 圖源 tomshardware

MLC LLM 的 GitHub 頁面:點(diǎn)此查看

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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