Google推出網頁版 LLM 推論API，使在瀏覽器中運行小型大型語言模型（LLMs）成為可能。此一Web API技術的特色通過 WebAssembly 和 WebGPU 效率地利用設備端的 GPU 來加速運算，克服了記憶體限制，甚至可以在瀏覽器中運行更大的模型，例如Gemma 1.1 7B。這個 8.6GB 檔案包含 70 億個（7B+）參數，比之前在瀏覽器中運行的任何模型大幾倍，其回應的品質改進也相應顯著，同時也保障了用戶的隱私。
大型語言模型 (LLM) 為人類與電腦和設備互動提供了新的方式，這些模型大多運行在資料中心的強大伺服器上，使用者得透過網路連線傳送請求（如ChatGPT）和等待回應。為了節省雲端服務的開銷，並提升企業或個人的用戶穩私，LLM的應用正走向設備端運作的Edge AI架構發展，甚至要求能做到離線使用。然而，這樣做是對機器學習基礎設施的真正壓力測試：即使是「小型」LLM通常也有數十億個參數和以GB為單位的容量，這很容易使本地端的記憶體和運算能力過載。
針對此需求與挑戰，今年5月Google AI Edge 的 MediaPipe 推出了新的實驗性跨平台 LLM 推論（Inference）API – MediaPipe LLM Inference API ，可利用本地端裝置的 GPU 跨 Android、iOS 和 Web 運行小型 LLM，並獲得極佳的效能。在發佈時，它能夠完全在裝置上運行四個公開可用的 LLM： Gemma、Phi 2、Falcon和 Stable LM。這些模型的大小範圍為 1 到 30 億個參數。
此一LLM推論API，一開始以Android及iOS等運算資源較強大的行動裝置為目標，接著才鎖定一般性的瀏覽器運算，此階段面臨的挑戰，除了設備端的運算能力外，很大的挑戰來自於本地端不同類型記憶體的限制，以及可以適應多種模型的單一Library，和能夠在Google多個產品中對.tflite格式的支援。
目前該研究團隊已有不錯的成果，並推出網頁版 LLM 推論API，使在瀏覽器中運行小型大型語言模型（LLMs）成為可能。在Google Research的這篇Blog文章中指出，通過 WebAssembly 和 WebGPU 技術，可有效率地利用設備端的 GPU 來加速運算，克服了記憶體限制，甚至可以在瀏覽器中運行更大的模型，例如Gemma 1.1 7B。這個 8.6GB 檔案包含 70 億個（7B+）參數，比之前在瀏覽器中運行的任何模型大幾倍，其回應的品質改進也相應顯著，同時也保障了用戶的隱私。
此一Web API的特色包括：
- WebAssembly 和 WebGPU: 利用這些技術來提升運算性能，實現在瀏覽器中加速LLM的運行。
- 小型LLM: 能夠在設備上運行高達 7 億參數的模型，顯示出良好的性能和資源管理。
- 用戶隱私: 在本地運行模型可以減少數據傳輸，增強用戶隱私。
- MediaPipe 的整合: 結合多媒體處理功能，為開發者提供了豐富的工具和API支持。
以下為在瀏覽器中執行的 Gemma 1.1 7B，使用者與瀏覽器之間的對話影片：用戶詢問生日賀卡訊息創意，進而得到多個模板作為回應，並提供後續詳細信息，然後模型將其合併。
在Web上運行LLM
Google AI Edge 的MediaPipe本質上是跨平台的，因為大部分程式碼都是用C++編寫的，可以很好地針對許多目標平台和架構進行編譯。為了在瀏覽器中運行MediaPipe LLM Inference API，Google研究團隊將整個程式碼庫（所有非 Web 特定的內容）編譯為WebAssembly，這是一種可以在所有主要瀏覽器中高效運行的特殊組合程式碼，能提供出色的效能和可擴展性，但也帶來了一些額外的限制，例如會影響 C++ 程式碼和 CPU 記憶體限制。
值得一提的是，此架構使用WebGPU API 來執行所有與 GPU 相關的任務，使得WebAssembly不會限制裝置的 GPU 功能。該 API 旨在在瀏覽器中本機運行，使模型運算能夠比以往更直接地存取 GPU 及其運算功能。為了獲得最佳效能，此一機器學習推論引擎會上傳模型權重並完全在 GPU 上執行模型操作。
克服記憶體限制
相較之下，當從硬碟或網路載入 LLM 時，原始資料必須經過多個層才能到達 GPU：
- 檔案讀取記憶體
- JavaScript記憶體
- Web彙編記憶體
- WebGPU 裝置記憶體
具體來說，新的Web API架構使用基於瀏覽器的文件讀取 API 將原始資料帶入 JavaScript，將其傳遞到 C++ WebAssembly 記憶體，最後將其上傳到 WebGPU，一切都將在其中運行。每一層都有需要考慮的記憶體限制（參考原文），Google 也一一提出了因應的系統架構來適應。
小結
隨著Google AI Edge的MediaPipe推出MediaPipe LLM Inference API，使用者未來有機會在各種裝置上運行小型LLM，並體驗到流暢的性能和用戶隱私保護。此一Web API利用WebAssembly和WebGPU來突破記憶體限制，使得瀏覽器能運行更大規模的LLM模型，而隨著這些技術的持續改善，未來我們可能會看到更多基於LLM的應用在各種平台上無縫運行，進一步推動人機互動的革新。
（責任編輯：歐敏銓）
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