邊緣AI框架全解析：誰(shuí)是你的最佳選擇？
框架分類(lèi)
因?yàn)榭蚣芷氐牟煌?，我們根?jù)功能和特點(diǎn)，可以將本地AI框架分為兩大類(lèi)：
- 通用框架： 這些框架提供了廣泛的工具和API，適用于多種AI任務(wù)，如圖像分類(lèi)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器翻譯等。常見(jiàn)的通用框架包括：
Candle： 一個(gè)用Rust編寫(xiě)的跨平臺(tái)框架，支持多種模型類(lèi)型，具有良好的性能和擴(kuò)展性。
MLX： 主要面向Mac用戶(hù)，以速度快著稱(chēng)，支持各種圖像生成、轉(zhuǎn)錄和LLM模型。
- 專(zhuān)用框架： 這些框架專(zhuān)注于特定類(lèi)型的模型或任務(wù)，具有更高的性能和效率。常見(jiàn)的專(zhuān)用框架包括：
llama.cpp： 專(zhuān)為運(yùn)行大型語(yǔ)言模型（LLM）而設(shè)計(jì)，支持多種LLM模型，如LLaMA、Mistral等。
MLC： 專(zhuān)注于在WebGPU上部署LLM，具有極快的推理速度。
框架對(duì)比
框架 | 主要特點(diǎn) | 優(yōu)勢(shì) | 劣勢(shì) | 適合場(chǎng)景 |
llama.cpp | 專(zhuān)注LLM | 性能高，支持多種LLM | 平臺(tái)兼容性相對(duì)較弱 | 需要對(duì)LLM有深入了解的用戶(hù) |
MLC | WebGPU加速 | 速度快，適合Web應(yīng)用 | 平臺(tái)限制（WebGPU） | 需要Web開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn) |
MLX | 高性能，Mac專(zhuān)用 | 速度快，易于使用 | 平臺(tái)限制（Mac） | Mac用戶(hù)，對(duì)性能有較高要求 |
Candle | 跨平臺(tái)，通用 | 靈活、可擴(kuò)展 | 相對(duì)較新，社區(qū)生態(tài)尚在發(fā)展 | 需要一定編程經(jīng)驗(yàn) |
Ollama | 易用性強(qiáng) | 社區(qū)活躍，文檔豐富 | 性能可能不如專(zhuān)用框架 | 初學(xué)者和對(duì)易用性有較高要求的用戶(hù) |
DirectML/ONNX Runtime | 微軟生態(tài) | 性能優(yōu)異，生態(tài)完善 | 可能對(duì)其他平臺(tái)支持不夠 | 需要熟悉微軟生態(tài)的用戶(hù) |
Phi-3 | 新興框架 | 性能潛力大 | 社區(qū)生態(tài)較小 | 對(duì)新技術(shù)感興趣的用戶(hù) |
性能對(duì)比
不同框架在性能方面存在差異，影響因素包括硬件、模型大小、任務(wù)類(lèi)型等。一般來(lái)說(shuō)，專(zhuān)用框架在特定任務(wù)上的性能會(huì)優(yōu)于通用框架。然而，隨著硬件的發(fā)展和框架的不斷優(yōu)化，性能差距會(huì)逐漸縮小。
易用性對(duì)比
- llama.cpp： 配置相對(duì)復(fù)雜，需要一定的編程基礎(chǔ)。
- MLC： 使用簡(jiǎn)單，適合Web開(kāi)發(fā)者。
- MLX： 提供了友好的用戶(hù)界面，易于上手。
- Candle： 學(xué)習(xí)曲線較陡，需要了解Rust編程。
- Ollama： 提供了簡(jiǎn)化的命令行工具和Web界面，易于使用。
- DirectML/ONNX Runtime： 作為微軟生態(tài)的一部分，集成到其他微軟工具較為方便。
- 微軟Phi-3： 社區(qū)生態(tài)尚在發(fā)展，但非常值得關(guān)注，我們已經(jīng)在幾個(gè)產(chǎn)品的研發(fā)中采用。
生態(tài)系統(tǒng)對(duì)比
- 社區(qū)活躍度： llama.cpp、Ollama、DirectML/ONNX Runtime等框架擁有龐大的社區(qū)，提供豐富的文檔和教程。
- 模型支持： 不同框架對(duì)模型的支持范圍不同，選擇框架時(shí)需要考慮自己所需的模型類(lèi)型。
- 工具鏈： 框架通常提供一系列工具，如模型量化、剪枝等，以?xún)?yōu)化模型的性能和大小。
未來(lái)展望
本地AI框架的發(fā)展趨勢(shì)主要包括以下幾個(gè)方面：
- 硬件加速： 隨著硬件技術(shù)的進(jìn)步，框架將更好地利用GPU、NPU等加速器，提高推理速度。
- 模型量化與壓縮： 為了在資源有限的設(shè)備上部署大型模型，框架將更加關(guān)注模型量化和壓縮技術(shù)。
- 跨平臺(tái)支持： 框架將支持更多的硬件平臺(tái)和操作系統(tǒng)，提高兼容性。
- 與云端AI的結(jié)合： 本地AI框架將與云端AI服務(wù)進(jìn)行更緊密的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)混合部署。
總結(jié)
選擇合適的本地AI框架需要綜合考慮多個(gè)因素，包括性能、易用性、生態(tài)系統(tǒng)、硬件支持等。大家都發(fā)展挺快，目前也沒(méi)有一個(gè)框架是完美的，開(kāi)發(fā)者應(yīng)根據(jù)自己的具體需求和項(xiàng)目特點(diǎn)進(jìn)行選擇。
最后，我們也大概列舉了一下最近在邊緣場(chǎng)景中對(duì)于沒(méi)有GPU或者CPU的情況所適用的框架：
1.純CPU優(yōu)化框架
這些框架對(duì)CPU的計(jì)算能力進(jìn)行了高度優(yōu)化，使其能夠高效地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。
- ONNX Runtime: 微軟推出的高性能推理引擎，支持ONNX格式的模型，并針對(duì)CPU進(jìn)行了優(yōu)化。
- TensorFlow Lite: TensorFlow的輕量級(jí)版本，專(zhuān)門(mén)為移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)，支持在CPU上運(yùn)行模型。
- PyTorch Mobile: PyTorch的移動(dòng)端版本，可以將PyTorch訓(xùn)練的模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，并支持CPU推理。
- Core ML: 蘋(píng)果的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，專(zhuān)門(mén)為蘋(píng)果設(shè)備優(yōu)化，支持在CPU上運(yùn)行模型。
2.模型量化框架
這些框架通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行量化，減少模型參數(shù)的精度，從而降低模型的大小和計(jì)算量，使其能夠在低功耗設(shè)備上運(yùn)行。
- TensorRT: NVIDIA的推理加速器，支持INT8量化，可以顯著降低模型的大小和推理時(shí)間。
- TVM: 一個(gè)通用深度學(xué)習(xí)編譯器，支持多種硬件平臺(tái)，并提供量化工具。
3.專(zhuān)為低功耗設(shè)備設(shè)計(jì)的框架
- MicroTensorFlow: TensorFlow的一個(gè)子集，專(zhuān)門(mén)為微控制器等極低功耗設(shè)備設(shè)計(jì)。
- Coral Edge TPU: 谷歌的邊緣AI加速器，可以與TensorFlow Lite配合使用，提供高效的推理性能。
