Local LLM inference – impressive but too hard to work with
a year ago
- #Local Inference
- #LLM
- #Edge Computing
- 本地LLM推理可行但尚未达到生产就绪状态
- 由于成本、隐私、速度和离线使用等优势，计算趋势正重新向边缘（本地设备）转移
- 测试框架包括llama.cpp、Ollama和WebLLM，其中llama.cpp和Ollama表现最佳
- 性能指标显示本地推理速度仍慢于OpenAI的GPT-4.0-mini等云端方案
- 挑战包括为特定任务寻找和部署合适模型，以及模型体积过大导致的下载缓慢
- 未来解决方案需简化小型任务专用模型的训练部署，并与云端LLM无缝集成