LlamaEdge #
LlamaEdge项目使你能够轻松地在本地运行LLM推理应用,并为Llama2系列LLM创建兼容OpenAI的API服务。
技术栈：Rust + Wasm
开源LLM的模型不断涌现，是否能在本地电脑或物联网设备上与这些模型呢？传统的Python/PyTorch环境不仅安装复杂，性能也常因硬件不兼容受限。LlamaEdge+WasmEdge提供了一个高效、轻量的解决方案。它无需庞大的依赖，仅几MB的二进制文件即可运行 LLM 推理应用，且跨 CPU、GPU 和操作系统通用，无需Python。
简介 #
LlamaEdge是在本地或边缘设备上运行定制和微调LLM的最简单、最快速的方式。
- 轻量级推理应用。LlamaEdge的大小以MB计,而不是GB
- 原生和GPU加速性能
- 支持多种GPU和硬件加速器
- 支持多种优化的推理库
- 广泛选择的AI/LLM模型
点击链接了解为什么使用LlamaEdge而不是Python/Pytorch、llama.cpp和独立的API服务器(如Ollama)。
GGUF vs PyTorch：大语言模型部署的两种方式 #
| 特征 | PyTorch | GGUF |
|---|---|---|
| 通用性 | 通用深度学习框架 | 专为大型语言模型设计 |
| 灵活度 | 高度灵活，可定制性强 | 较少定制选项，但易于使用 |
| 性能 | 性能良好，但可能不如 GGUF 高效 | 高效推理，占用内存少 |
| 部署 | 灵活部署，但需要完整的 Python 环境 | 易于部署到 WasmEdge 等运行时环境 |
| 生态系统 | 庞大的社区和生态系统 | 生态系统正在发展中 |