【系列11】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型 第10章：LLM端侧部署
第10章：LLM端侧部署
将大语言模型（LLM）部署到端侧设备，是实现真正普及的关键一步。然而，与传统的计算机视觉模型相比，LLM的庞大体量和计算复杂度带来了前所未有的挑战。
LLM端侧部署的挑战
LLM端侧部署面临的主要挑战可以归结为两点：
- 模型大小：即使是小型LLM，其参数量也通常高达数十亿。一个70亿参数的模型，如果使用32位浮点数存储，其体积将超过28 GB。这远超了绝大多数移动设备的可用存储空间。
- 计算量：LLM的推理过程涉及海量的矩阵乘法运算。在每生成一个Token时，都需要进行一次完整的模型推理。这不仅需要巨大的计算能力，还会消耗大量电能，导致设备发热并迅速耗尽电量。
主流方案：Transformer家族模型轻量化
为了克服这些挑战，研究人员和开发者主要通过对LLM的核心架构Transformer进行轻量化优化。这些方法包括：
- 模型量化：这是最有效的压缩方法。通过将32位或16位浮点数参数量化为8位甚至4位整数，可以显著减小模型体积并提升推理速度。例如，将一个70亿参数的模型量化到4位，其大小可以压缩到4 GB以内，使其能够在设备上运行。
- 模型剪枝：虽然大型LLM中存在冗余，但由于其结构复杂，剪枝通常比在小型模型上更具挑战性。但通过结构化剪枝，可以移除不重要的注意力头或隐藏层，从而减小模型规模。
- 知识蒸馏：通过用一个大型的云端LLM作为“教师”，来训练一个小型、高效的端侧“学生”LLM。学生模型学习教师模型的预测分布，从而在更小的体量下获得强大的语言能力。
- 高效的算子实现：LLM推理的核心是矩阵乘法和注意力机制。通过针对特定硬件（如移动NPU）优化这些算子的实现，可以大幅提高推理效率。
实践：使用ONNX Runtime或llama.cpp部署一个小型LLM
目前，有两种主流的开源方案可以实现LLM的端侧部署：
1. 使用ONNX Runtime部署
ONNX Runtime是一个跨平台的推理引擎，能够运行ONNX格式的模型。许多小型LLM，如Phi-3，都有官方或社区提供的ONNX版本。
- 步骤：
- 从模型库下载一个已量化和压缩的ONNX格式LLM。
- 在移动端项目中集成ONNX Runtime库。
- 加载模型文件并构建推理会话。
- 将用户输入的文本转换为Token，并构建成模型所需的输入张量。
- 运行推理，并循环处理模型的输出，直到生成完整的响应。
2. 使用llama.cpp部署
llama.cpp 是一个专门为LLM推理而设计的C++库。它以其高效的实现、对多种模型格式（如GGML/GGUF）的支持以及对不同硬件后端的优化而闻名。
- 步骤：
- 从Hugging Face等平台下载一个GGML/GGUF格式的量化模型。
- 将llama.cpp的源代码集成到你的移动端项目中（Android/iOS）。
- 使用llama.cpp提供的API加载模型和Token化器。
- 输入用户提示，并调用推理函数生成响应。llama.cpp会自动利用设备上的CPU或GPU进行高效计算。
无论是ONNX Runtime还是llama.cpp，它们都提供了将LLM部署到端侧的有效路径。通过这些工具，开发者可以构建出在离线环境下也能提供强大语言能力的AI应用，从而彻底改变用户与AI的交互体验。