ローカルLLM推論：可能性は巨大だが、ツールは成熟する必要がある

この記事では、llama.cpp、Ollama、WebLLMなどのローカルLLM推論フレームワークの性能ベンチマークを行っています。結果は、llama.cppとOllamaが非常に高速であることを示していますが、OpenAIのgpt-4.0-miniよりも遅いままです。より大きな課題は、モデルの選択とデプロイにあります。膨大な数のモデルバージョンが圧倒的で、量子化された7Bモデルでさえ5GBを超え、ダウンロードとロードが遅くなり、ユーザーエクスペリエンスに影響を与えます。著者は、将来のローカルLLM推論には、小さくタスク固有のモデルを簡単にトレーニングおよびデプロイするためのより簡単なツールが必要であり、クラウドLLMと緊密に統合する必要があると主張しています。