Lokale LLM-Inferenz: Riesiges Potenzial, aber die Tools müssen reifen

Dieser Artikel bewertet die Leistung lokaler LLM-Inferenz-Frameworks wie llama.cpp, Ollama und WebLLM. Die Ergebnisse zeigen, dass llama.cpp und Ollama blitzschnell sind, aber immer noch langsamer als OpenAIs gpt-4.0-mini. Eine größere Herausforderung liegt in der Modellselektion und -bereitstellung: Die schiere Anzahl an Modellversionen ist überwältigend, und selbst ein quantisiertes 7B-Modell übersteigt 5 GB, was zu langsamen Downloads und Ladevorgängen führt und die Benutzererfahrung beeinträchtigt. Der Autor argumentiert, dass die zukünftige lokale LLM-Inferenz einfachere Tools für das Training und die Bereitstellung kleiner, aufgabenbezogener Modelle benötigt und eng mit Cloud-LLMs integriert sein muss, um wirklich praktikabel zu werden.