Новый курс для инженеров — как развернуть LLM на железе от Apple. 🍏💻 Теперь можно запускать нейросети локально без облаков и серверов. Идеально для экспериментов и пет-проектов! Кто уже пробовал? #AI #LLM #AppleSilicon
Tiny-LLM — это проект, посвященный развертыванию больших языковых моделей (LLM) с использованием фреймворка MLX. В отличие от готовых решений, Tiny-LLM позволяет глубоко погрузиться в оптимизацию работы LLM, так как код основан на низкоуровневых операциях с матрицами и массивами MLX, без использования высокоуровневых API. Основная цель — изучить механизмы эффективного обслуживания моделей, таких как Qwen2, и оптимизировать их для работы на Apple Silicon. Проект включает в себя учебное руководство, доступное по ссылке: https://skyzh.github.io/tiny-llm/, а также активное сообщество в Discord, где можно обсудить разработку. В планах проекта — реализация таких функций, как группированный запрос внимания, квантование матричных операций, Flash Attention, непрерывное пакетирование и спекулятивное декодирование. Tiny-LLM также исследует кэширование KV, оптимизацию подсистемы ввода-вывода и параллелизм для повышения производительности. Несмотря на раннюю стадию разработки, проект уже демонстрирует потенциал для создания высокоэффективных решений в области LLM-инференса.
