- LattePanda SigmaはIntel Core i5-1340Pプロセッサーを搭載したSBCであり、LLMa、Alpaca、LLaMA2、ChatGLMなどの人気のLLMをデプロイおよび実行し、AIチャットボットサーバーを最適化する方法について解説。
- LLMa2を例に取り、これらのモデルを実行するためのCPU要件やLLMをSigmaにデプロイする手順、OpenVINOの使用などの加速方法について提案。
- LattePanda Sigma(32GB)上でLLaMA、Alpaca、LLaMA2、ChatGLMを実行する際のトークン速度比較表を提供。
- LLMa2の実行速度を解釈する際に、さまざまな設定オプション（-c、-b、-n、–keep、–repeat_penalty、–color、-i、-r、-f）を紹介。
- LLMa2をデバイス上で高速に実行するために、過去のコンテキストの数を減らしたり、生成されるテキストの長さを短くする方法を提案。
この記事では、LattePanda Sigma上でのLLMの実行可能性と課題について詳しく探究しており、実際の展開とテストを通じて、このアプローチの実現可能性を示しています。エッジデバイス上でAIチャットボットサーバーを実装する新たな可能性を提供しています。