Uma runtime de inferência leve em C++ que possibilita a execução rápida de modelos de linguagem grandes no dispositivo com quantização e uso mínimo de recursos.
Hyperpocket é um motor de inferência modular que permite aos desenvolvedores importar modelos de linguagem grandes pré-treinados, convertê-los em formatos otimizados e executá-los localmente com dependências mínimas. Suporta técnicas de quantização para reduzir o tamanho do modelo e acelerar o desempenho em CPUs e dispositivos baseados em ARM. O framework expõe interfaces tanto em C++ quanto em Python, possibilitando integração fácil em aplicações e pipelines existentes. Hyperpocket gerencia automaticamente alocação de memória, tokenização e agrupamento para fornecer respostas com latência baixa consistente. Seu design multiplataforma significa que o mesmo modelo pode rodar em Windows, Linux, macOS e sistemas embarcados sem modificações. Isso torna o Hyperpocket ideal para implementar chatbots focados na privacidade, análise de dados offline e ferramentas de IA personalizadas em hardware de borda.
Recursos Principais do Hyperpocket
Inferência otimizada de modelos de linguagem grandes
Ferramentas de conversão e quantização de modelos
APIs em C++ e Python
Compatibilidade multiplataforma
Baixa latência, pegada de memória reduzida
Tokenização e agrupamento automáticos
Prós e Contras do Hyperpocket
Contras
Prós
Código aberto com personalização e extensibilidade completas
Permite integração perfeita de ferramentas de IA e funções de terceiros
Autenticação segura integrada para lidar com credenciais com segurança
Suporta execução de ferramentas multilíngues além do Python
Remove o aprisionamento ao fornecedor e oferece fluxos de trabalho flexíveis