现在，只需一个浏览器，就能跑通“大力出奇迹”的大语言模型了！

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 上揽货 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

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。

机器学习编译是关键

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。

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。

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:

Web Stable Diffusion 体验地址:

参考链接: