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本地推斷

  • Un assistant IA basé sur le navigateur permettant l'inférence locale et la diffusion en continu de grands modèles de langage avec WebGPU et WebAssembly.
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    Qu'est-ce que MLC Web LLM Assistant ?
    Web LLM Assistant est un cadre open-source léger qui transforme votre navigateur en une plateforme d'inférence IA. Il utilise des backends WebGPU et WebAssembly pour exécuter directement des LLM sur les appareils clients sans serveur, garantissant confidentialité et capacité hors ligne. Les utilisateurs peuvent importer et changer de modèles tels que LLaMA, Vicuna et Alpaca, converser avec l'assistant et voir des réponses en streaming. L'interface modulaire basée sur React supporte les thèmes, l'historique des conversations, les invites système et des extensions de type plugin pour des comportements personnalisés. Les développeurs peuvent personnaliser l'interface, intégrer des API externes et ajuster finement les invites. Le déploiement ne nécessite que l'hébergement de fichiers statiques; aucun serveur backend n'est requis. Web LLM Assistant démocratise l'IA en permettant une inference locale haute performance dans tout navigateur moderne.
    Fonctionnalités principales de MLC Web LLM Assistant
    • Inference LLM locale avec backend WebGPU
    • Support WebAssembly pour une compatibilité étendue des appareils
    • Diffusion en temps réel des réponses IA
    • Changement de modèle (LLaMA, Vicuna, Alpaca, etc.)
    • Interface utilisateur personnalisable basée sur React
    • Gestion de l'historique des conversations et des invites système
    • Architecture de plugin extensible pour des comportements personnalisés
    • Fonctionnement hors ligne sans dépendances serveur
  • Mistral Small 3 est un modèle IA hautement efficace et optimisé pour la latence pour des tâches linguistiques rapides.
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    Qu'est-ce que Mistral Small 3 ?
    Mistral Small 3 est un modèle IA à 24B paramètres, optimisé pour la latence, qui excelle dans les tâches linguistiques exigeant des réponses rapides et une faible latence. Il atteint plus de 81% de précision sur MMLU et traite 150 tokens par seconde, ce qui en fait l'un des modèles les plus efficaces disponibles. Destiné à être déployé localement et à exécuter rapidement des fonctions, ce modèle est idéal pour les développeurs ayant besoin de capacités IA rapides et fiables. De plus, il prend en charge le fine-tuning pour des tâches spécialisées dans divers domaines tels que le droit, la santé et les domaines techniques, tout en assurant un raisonnement local pour une sécurité des données accrue.
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