Gemma2-2B 在 iOS、Android、WebGPU、CUDA、ROCm、Metal... 上使用单一框架

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在 Gemma2-2B 发布后的 24 小时内，你可以在 iOS、Android、客户端网页浏览器、CUDA、ROCm、Metal… 上使用单一框架 MLC-LLM 本地运行它。

其大小和在聊天机器人竞技场中的性能使其成为本地部署的优秀模型。

更多关于技术细节，特别是单一框架如何支持所有这些平台并具有出色性能，请查看博客文章：https://blog.mlc.ai/2024/06/07/universal-LLM-deployment-engine-with-ML-compilation

针对每个平台：

• 带有 Nvidia、AMD 和 Apple GPU 的笔记本电脑和服务器：查看 Python API 文档 进行开发
• iPhone：通过 TestFlight 尝试，然后查看 iOS 文档 进行开发
• Android：查看 Android 文档（APK 内含演示）
• 浏览器（WebLLM）：在 https://chat.webllm.ai/ 尝试演示，查看 WebLLM 博客文章 概览，以及 WebLLM 仓库 进行开发和代码

如果你有 Chrome 浏览器，可以直接在 https://chat.webllm.ai/ 上本地尝试，无需设置，如下所示：

Gemma2 2B 4 位量化实时运行在 https://chat.webllm.ai/

iOS 和 Android 演示：

讨论总结

Gemma2-2B模型通过MLC-LLM框架在iOS、Android、WebGPU等多个平台上实现高效部署。讨论中涉及了模型的性能、部署方法、用户反馈以及与其他模型的比较。尽管存在一些移动端问题和功能限制，如在特定浏览器和设备上的兼容性问题，以及在Android平台上的功能限制，但总体上用户对模型的性能和实用性给予了积极评价。

主要观点

1. 👍 Gemma2-2B模型在多个平台上运行
   • 支持理由：通过MLC-LLM框架，模型可以在iOS、Android、WebGPU等多个平台上运行，提供了详细的开发文档和演示链接。
   • 反对声音：用户在移动设备上尝试使用WebLLM时遇到了一些问题，尤其是在特定的浏览器和设备上。
2. 🔥 模型体积小但性能出色
   • 正方观点：尽管模型体积较小，但在初步测试中表现与Llama-3-8b-Instruct相当，适合本地部署。
   • 反方观点：部分用户分享了个人测试体验，认为模型表现不佳。
3. 💡 模型是否支持CPU和集成显卡（igpu）的信息不明确
   • 解释：评论者soomrevised表示在相关信息中找不到关于CPU和igpu支持的详细信息，后续回复者crowwork提到该模型应支持vulkan。

金句与有趣评论

1. “😂 Doesn’t seem to work using website on mobile”
   • 亮点：反映了用户在移动设备上使用WebLLM时遇到的问题。
2. “🤔 It’s pretty solid for such a small model.”
   • 亮点：对Gemma2-2B模型性能的积极评价。
3. “👀 Does it work on cpu with igpu? I couldn’t find much info on this.”
   • 亮点：提出了关于模型支持CPU和集成显卡的问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对Gemma2-2B模型的多平台部署和性能表示肯定。主要分歧点在于移动端的使用体验和功能限制，部分用户在特定设备和浏览器上遇到了问题。

趋势与预测

• 新兴话题：模型在CPU和集成显卡上的支持情况可能会引发后续讨论。
• 潜在影响：Gemma2-2B模型的多平台部署能力可能会推动更多类似技术的开发和应用。