Build Your Own Siri. Locally. On-Device. No Cloud
a year ago
- #AI
- #MLOps
- #Privacy
- 文章探讨了在设备本地运行AI模型以保护隐私和提高效率的潜力。
- 介绍了一个关于构建本地语音助手的迷你课程，该助手能理解自然语言并离线执行应用程序功能。
- 课程内容涵盖使用LoRA微调LLaMA 3.1 8B模型、创建函数调用数据集以及在本地运行推理。
- 强调即使对于纯本地AI系统，遵循MLOps原则对确保可靠性和避免静默故障的重要性。
- 系统概述包括数据集生成、针对函数调用的指令微调，以及在MAC生态系统中测试模型。
- 本文主要面向构建隐私优先移动应用的开发者，以及在敏感环境中部署应用的团队。
- 该迷你课程免费提供，包含实践课程并配有GitHub代码库以便实际操作。