Demo: Use WebAssembly to Run LLMS on Your Own Device with WasmEdge

摘要

网页详细展示了 Second State 公司的联合创始人 Michael Yuan 在 KubeCon+CloudNativeCon North America 大会上的 WasmEdge 演示。

WasmEdge 是一个轻量级的执行环境，可以在各种设备上高效运行 LLMs，包括 Mac、笔记本电脑和边缘设备如 Raspberry Pi。

Yuan 演示了如何通过三个简单的步骤来安装和运行 LLMs：首先，安装 Water Manage；其次，下载 LLMs 模型；最后，将 Wasm 应用程序粘贴到相应位置。他还推荐了 Hugging Face 仓库作为获取 LLMs 数据的资源。

此外，Yuan 解释了为什么不使用 Python：Python 代码不具备可移植性，而且在运行 LLMs 时需要安装大量的依赖，这在 WasmEdge 中是不必要的，因为 WebAssembly 提供了跨平台兼容性，并且可以利用更接近 C 语言的语言，如 Rust，来提高性能。

观点

• WasmEdge 提供了一种轻量级的方式来在不同的设备上运行 LLMs，而不需要依赖于 Python 和其相关的大型依赖库。
• 通过使用 WebAssembly，WasmEdge 能够提供跨平台的兼容性，这使得 LLMs 可以在没有 GPU 或者在资源受限的环境中运行。
• WasmEdge 的使用减少了对网络连接的依赖，因为一旦安装完成，就可以离线运行 LLMs。
• WasmEdge 支持从 Hugging Face 等社区资源库中获取 LLMs 模型，这为用户提供了丰富的模型选择。
• 相比于 Python，WasmEdge 使用类似 C 的语言编写的 LLMs，可以提高性能，并且减少了对底层库的依赖。