现在，只需一个浏览器，就能跑通“大力出奇迹”的大语言模型（LLM）了！
不仅如此，基于 LLM 的类 ChatGPT 也能引进来，而且还是不需要服务器支持、WebGPU 加速的那种。
例如这样：
这就是由陈天奇团队最新发布的项目 ——Web LLM。
短短数日，已经在 GitHub 上揽获 3.2K 颗星。
一切尽在浏览器，怎么搞？
首先，你需要下载 Chrome Canary，也就是谷歌浏览器的金丝雀版本：
因为这个开发者版本的 Chrome 是支持 WebGPU 的，否则就会出现如下的错误提示：
在安装完毕后，团队建议用“终端”输入如下代码启动 Chrome Canary：
/Applications/Google\ Chrome\ Canary./Contents/MacOS/Google\ Chrome\ Canary —enable-dawn-features=disable_robustness
启动之后，便可以来到官网的 demo 试玩处开始体验了。
不过在第一次展开对话的时候，系统还会出现一个初始化的过程（有点漫长，耐心等待）。
机器学习编译（MLC）是关键
接下来，我们来看一看 Web LLM 如何做到“一切尽在浏览器”的。
根据团队介绍，其核心关键技术是机器学习编译（Machine Learning Compilation，MLC）。
整体方案是站在开源生态系统这个“巨人肩膀”上完成的，包括 Hugging Face、来自 LLaMA 和 Vicuna 的模型变体，以及 wasm 和 WebGPU 等。
并且主要流程是建立在 Apache TVM Unity 之上。
团队首先在 TVM 中 bake 了一个语言模型的 IRModule，以此来减少了计算量和内存使用。
TVM 的 IRModule 中的每个函数都可以被进一步转换并生成可运行的代码，这些代码可以被普遍部署在任何最小 TVM 运行时支持的环境中（JavaScript 就是其中之一）。
其次，TensorIR 是生成优化程序的关键技术，通过结合专家知识和自动调度程序快速转换 TensorIR 程序，来提供高效的解决方案。
除此之外，团队还用到了如下一些技术：
启发式算法：用于优化轻量级运算符以减轻工程压力。
int4 量化技术：用来来压缩模型权重。
构建静态内存规划优化：来跨多层重用内存。
使用 Emscripten 和 TypeScript ：构建一个在 TVM web 运行时可以部署生成的模块。
……
上述所有的工作流程都是基于 Python 来完成的。
但 Web LLM 团队也表示，这个项目还有一定的优化空间，例如 AI 框架如何摆脱对优化计算库的依赖，以及如何规划内存使用并更好地压缩权重等等。
团队介绍
Web LLM 背后的团队是 MLC.AI 社区。
据了解，MLC.AI 社区成立于 2022 年 6 月，并由 Apache TVM 主要发明者、机器学习领域著名的青年学者陈天奇，带领团队上线了 MLC 线上课程，系统介绍了机器学习编译的关键元素以及核心概念。
值得一提的是，该团队此前还做过 Web Stable Diffusion，链接都放在下面了，赶快去体验吧~
Web LLM 体验地址：
https://mlc.ai/web-llm/
Web Stable Diffusion 体验地址：
https://mlc.ai/web-stable-diffusion/
参考链接：
[1]https://twitter.com/HongyiJin258/status/1647062309960028160
[2]https://github.com/mlc-ai/web-llm
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊
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