WebAssembly上本地执行LLM：将大型语言模型带到设备端

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2023-09-23 16:33:38

设备上本地执行大型语言模型：潜力无限

在日新月异的科技领域，大型语言模型（LLM）正以其非凡的能力吸引着人们的目光。这些功能强大的机器学习模型能够理解和生成人类语言，在聊天机器人、文本摘要等应用程序中发挥着至关重要的作用。

然而，LLM的部署通常需要庞大的计算资源，这给它们在资源受限设备上的运行带来了挑战。为解决这一难题，Second State开发了一项突破性创新：通过WebAssembly（Wasm）虚拟机在设备上本地执行LLM。

WebAssembly的威力

Wasm是一种轻量级的汇编语言，专门设计用于在Web浏览器中安全高效地执行代码。其便携性使其能够在各种设备上运行，包括智能手机、物联网设备和嵌入式系统。

本地执行LLM的优势

通过将LLM编译为Wasm，Second State使其能够在设备上本地运行，从而带来一系列令人瞩目的优势：

减少延迟： 本地执行消除了云端运行LLM带来的网络延迟，显著提高了应用程序的响应速度。
提高安全性： 设备上的LLM无需将数据存储在云端，从而降低了数据窃取和恶意软件攻击的风险。
降低成本： 本地执行省去了昂贵的云计算成本，有助于企业节省开支。

WasmEdge演示

在WasmEdge演示中，Second State展示了在Raspberry Pi 4设备上本地执行LLM的惊人效果。该演示采用NVIDIA Triton Inference Server和TensorRT平台，将LLM编译为Wasm并在WasmEdge虚拟机中部署。

演示结果令人振奋。LLM能够快速准确地处理自然语言查询，证明了本地执行的巨大潜力。

实际应用

设备上本地执行LLM为广泛的应用程序开辟了无限可能，包括：

智能个人助理： LLM可集成到智能手机和智能家居设备中，提供个性化信息、建议和控制。
医疗保健诊断： LLM可分析患者数据，辅助医生进行诊断和治疗计划制定。
物联网自动化： LLM可赋能物联网设备，使它们能够理解和响应自然语言指令。

代码示例

import wasm from "wasm-module";

// 编译LLM模型为Wasm
const llmModule = await wasm.compile("model.wasm");

// 创建WasmEdge虚拟机
const vm = new WasmEdge.VM();

// 部署LLM模型
const llmInstance = await vm.instantiate(llmModule);

// 执行LLM查询
const query = "设备上本地执行LLM有什么优势？";
const result = await llmInstance.exec(query);

console.log(result);