Inferência LLM Local: Grande Potencial, Mas Ferramentas Precisam Amadurecer

Este artigo avalia o desempenho de frameworks de inferência LLM local, como llama.cpp, Ollama e WebLLM. Os resultados mostram que llama.cpp e Ollama são extremamente rápidos, mas ainda mais lentos que o gpt-4.0-mini do OpenAI. Um desafio maior reside na seleção e implantação de modelos: a grande quantidade de versões de modelos é esmagadora, e mesmo um modelo de 7B quantizado ocupa mais de 5 GB, levando a downloads e carregamentos lentos, impactando a experiência do usuário. O autor argumenta que a inferência LLM local futura precisa de ferramentas mais fáceis para treinamento e implantação de modelos, e integração estreita com LLMs em nuvem, para se tornar realmente prática.