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边缘设备上本地部署的小型语言模型(SLM)性能探索

2024年5月23日 19:00 ~ 2024年5月23日 21:00

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    小语言+硬件测评

    DATE:2024.05.23

            19:00--21:00

    在人工智能的浪潮中,开源大语言模型(LLM)持续引领着技术创新的潮流。

    随着Ollama框架的推出,以其简洁性和高效性,为本地运行小型语言模(SLM)型提供了一种全新的解决方案。


    本次开放夜,我们将探索ollama框架在边缘设备上部署SLM的可能性。我们选择了包括lattepanda mu、lattepanda 3 delta以及树莓派5在内的多种边缘设备进行一系列测试。通过这些基础测试,我们希望能够更深入地理解SLM的潜力,以及它们在边缘计算环境中的实际应用。


    我们相信,这些测试结果将为技术爱好者和开发者提供宝贵的见解,并激发更多创新的应用场景。


    加入我们,一起探索ollama框架如何简化小型语言模型的部署,并发现边缘设备在AI领域的新用途。

    🛠️ 测试硬件概览

    我们将在活动中展示以下边缘设备上SLM的性能:

    Lattepanda Mu N100 16G:高性能边缘设备,搭载16GB内存。

    树莓派 5 8G:流行的单板计算机,配备8GB内存。

    OrangePi 5 8G RK3588 CPU:基于RK3588 CPU的设备,具备8GB内存。

    Lattepanda 3 Delta 8G RAM, 64G EMMC:功能强大的设备,拥有8GB RAM和64GB EMMC存储。



    01

    探讨话题

    • 技术实力: 不同硬件上运行SLM响应效果

    • 应用场景: 如何在实际应用中发挥各硬件的潜力。

    • 未来发展: 对模型未来发展趋势的预测和展望。


    性能评估:

    SLM在边缘设备上的实际表现和响应速度如何?

    SLM的性能指标:

    在边缘设备上运行SLM时,哪些性能指标是关键?

    不同硬件配置对SLM性能的具体影响是什么?

    硬件选择与配置:

    对于希望在自己的项目中使用SLM的爱好者,有哪些硬件选择建议?

    如何根据项目需求配置边缘设备以获得最佳性能?

    资源消耗与优化:

    SLM相比于LLM在资源消耗上有哪些优势?

    如何进一步优化SLM以减少内存和处理时间的消耗?

    模型的可定制性和灵活性:

    用户是否可以根据自己的需求定制SLM?

    ollama框架是否支持模型的快速迭代和更新?

    技术挑战与解决方案:

    在部署和运行SLM时可能会遇到哪些技术挑战?

    未来发展趋势:

    如何看待SLM未来的发展趋势和潜在影响?

    随着技术的进步,SLM可能会带来哪些变革?

    成本效益分析:

    使用ollama框架和SLM相比于传统的云计算解决方案,成本效益如何?


    02

    分享嘉宾

    李伟斌 漂移菌

    蘑菇云创客空间资深会员


    2023 Microsoft Build中国黑客松挑战赛优胜者

    03

    活动信息

    时间:5月23日  周四  19:00-21:00

    地点:上海市浦东新区郭守敬路498号 

            浦东软件园 4号楼1楼 蘑菇云创客空间


    出行建议:


    1. 开车出行

      园区内不对外开放停车,驾车来访的朋友们请将车辆停在居里路的划线停车位,沿居里路步行至郭守敬园西门进入园区。

    2. 公共交通

      请从地铁2号线金科路站的3号出口出站(十字路口过两次马路),沿金科路步行10分钟即可抵达郭守敬园的5号门进入园区。



    入口识别标志:卷帘门

    蘑菇云创客空间大门入口位于4号楼面向8号楼的街道位置,门头是具有创客风格的卷帘门。

    END



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