Déployez Deepseek et les grands modèles d'IA localement sur votre téléphone pour des applications AI incroyables

La possibilité d'exécuter de grands modèles de langage (LLMS), tels que Deepseek, directement sur les appareils mobiles, est de remodeler le paysage de l'IA. En autorisant l'inférence locale, vous pouvez minimiser la dépendance à l'égard de l'infrastructure cloud, réduire les coûts opérationnels et prendre en charge les applications hors ligne. Ce guide d'Ai Jason explore les aspects essentiels du déploiement des LLM sur les appareils mobiles, y compris les considérations matérielles, les cadres de déploiement, les stratégies de mise en œuvre et les applications pratiques.

Que vous créiez une application de chat, que vous exploriez les cas d'utilisation de l'IA hors ligne ou que vous vous sommes simplement curieux de savoir les exigences techniques, Jason vous a couvert. À la fin de cet article, vous verrez comment l'exécution de modèles localement n'est pas seulement un exploit technique – c'est une solution pratique et rentable qui met plus de contrôle entre vos mains (et les mains de vos utilisateurs). Imaginez pouvoir exploiter la puissance des modèles AI avancés comme Deepseek directement sur votre smartphone, sans se soucier de la connectivité Internet ou des factures de service cloud.

Pourquoi déployer les LLM sur les mobiles

Le déploiement de LLMS sur les appareils mobiles offre plusieurs avantages distincts:

• Performances améliorées: L'inférence locale élimine la latence causée par la communication cloud, en s'assurant des temps de réponse plus rapides et plus fiables.
• Intimité améliorée: Les données de l'utilisateur restent sur l'appareil, réduisant l'exposition aux serveurs externes et améliorant la sécurité des données.
• Rentabilité: Le calcul de déchargement vers les périphériques utilisateur minimise les dépenses du serveur et de la bande passante, ce qui rend les applications plus durables.
• Fonctionnalité hors ligne: Les applications peuvent fonctionner de manière transparente dans des domaines avec une connectivité Internet limitée ou pas, élargissant leur convivialité.

Pour les développeurs, cette approche débloque des opportunités de créer des applications flexibles, rentables et centrées sur l'utilisateur qui répondent à divers besoins des utilisateurs.

Considérations matérielles clés

Avant de déployer un LLM sur un appareil mobile, il est crucial d'évaluer les capacités matérielles pour assurer un fonctionnement fluide. Le principal facteur pour évaluer est la mémoire, en particulier le VRAM (RAM vidéo), qui stocke les paramètres du modèle et la mémoire d'activation pendant l'inférence. Les exigences de mémoire dépendent de la taille du modèle et du format de précision:

• FP32 (précision 32 bits): Offre une précision élevée mais exige des ressources de mémoire importantes, ce qui la rend moins pratique pour les appareils mobiles.
• FP16 (précision 16 bits): Équilibre l'efficacité de la mémoire et les performances, ce qui en fait un choix plus approprié pour le déploiement mobile.

Par exemple, un modèle de paramètres de 7 milliards dans FP16 nécessite environ 14 Go de VRAM, tandis que le même modèle dans FP32 peut nécessiter le double de cette quantité. Des outils tels que les estimateurs VRAM peuvent aider à déterminer si un appareil spécifique peut gérer efficacement le modèle. De plus, les appareils mobiles modernes avec des GPU ou des NPU avancés (unités de traitement neuronal) sont mieux équipés pour prendre en charge les LLM.

Comment déployer Deepseek localement sur les appareils mobiles

Déverrouillez plus de potentiel dans Deepseek en lisant les articles précédents que nous avons écrits.

Cadres de déploiement mobile

Le déploiement de LLMS nécessite localement à l'aide de frameworks conçus pour des plates-formes spécifiques. Ces cadres simplifient le processus d'intégration et optimisent les performances:

• Androïde: Termux, un émulateur de terminal basé sur Linux, vous permet de créer un environnement local pour l'exécution de LLMS. Il prend en charge les API et les bibliothèques basées sur Python, offrant une flexibilité pour l'intégration et la personnalisation.
• iOS: Le framework MLX d'Apple fournit des outils pour intégrer les modèles d'apprentissage automatique dans les applications iOS. Il garantit la compatibilité avec l'écosystème d'Apple, y compris l'intégration de la boutique d'applications transparentes.

Ces cadres permettent aux développeurs de créer des applications qui utilisent des LLM sans compter sur des serveurs externes, en s'assurant de meilleures performances et de la confidentialité des utilisateurs.

Processus de déploiement étape par étape

Le processus de déploiement des LLM sur les appareils mobiles varie en fonction de la plate-forme. Vous trouverez ci-dessous les étapes pour Android et iOS:

Pour Android:

• Installez Termux à partir du Google Play Store ou d'une source alternative.
• Configurez l'environnement en installant Python, les bibliothèques nécessaires et les dépendances.
• Téléchargez le modèle LLM et configurez-le pour l'inférence locale à l'aide d'API comme les transformateurs de face étreintes.
• Optimiser l'utilisation de la mémoire en ajustant la précision du modèle (par exemple, FP16) et les tailles de lots pour s'adapter aux capacités de l'appareil.

Pour iOS:

• Utilisez Xcode pour créer un nouveau projet iOS et intégrer le framework Apple MLX.
• Convertissez le modèle LLM en un format compatible Core ML à l'aide d'outils comme les outils Core ML.
• Testez l'application sur un simulateur ou un appareil physique pour assurer des performances et une compatibilité lisses.
• Déboguer et résoudre les problèmes liés à l'utilisation de la mémoire ou aux limitations matérielles.

En suivant ces étapes, vous pouvez déployer efficacement les LLM sur les appareils mobiles tout en vous assurant des performances optimales.

Construire une application de chat

L'un des cas d'utilisation les plus courants pour les LLM sur les appareils mobiles est la création d'applications de chat. Ces applications utilisent les capacités de LLMS pour fournir des interactions intelligentes et consacrées au contexte. Voici comment vous pouvez en construire un:

• Concevoir l'interface: Créez une interface conviviale qui prend en charge l'historique de conversation et la navigation intuitive.
• Implémenter la tokenisation: Décomposer le texte en unités gérables pour le modèle pour traiter efficacement, en vous assurant des réponses précises.
• Activer les réponses en streaming: Fournir des commentaires en temps réel lors des conversations pour améliorer l'expérience utilisateur et l'engagement.
• Intégrer les modèles: Utilisez des plates-formes telles que les étreintes pour accéder aux modèles pré-formés et étendre les fonctionnalités en fonction des besoins des utilisateurs.

En optimisant les performances et l'utilisation de la mémoire, vous pouvez assurer une expérience utilisateur transparente et réactive, même sur des appareils liés aux ressources.

Relever les défis

Le déploiement de LLMS sur les appareils mobiles est livré avec des défis uniques, mais ceux-ci peuvent être traités avec les bonnes stratégies:

• Limitations de la mémoire: Utilisez des techniques de quantification, telles que la réduction de la précision du modèle à FP16 ou INT8, pour diminuer la taille du modèle sans affecter de manière significative la précision.
• Problèmes de compatibilité: Testez l'application sur divers appareils pour identifier et résoudre des problèmes matériels spécifiques, en vous assurant une expérience utilisateur cohérente.
• Débogage: Utilisez des outils de débogage spécifiques à la plate-forme, tels que les instruments de Xcode pour iOS ou Android Studio Profiler, pour identifier et réparer les goulots d'étranglement des performances.

En relevant de manière proactive ces défis, vous pouvez créer des applications robustes qui fonctionnent bien sur différents appareils et environnements.

Applications du déploiement LLM local

Le déploiement de LLMS localement sur les appareils mobiles ouvre un large éventail de possibilités d'applications innovantes:

• Chatbots alimentés par AI: Améliorez le support client et les fonctionnalités assistantes personnelles avec des interactions intelligentes en temps réel.
• Outils de traduction hors ligne: Fournir des capacités de traduction linguistique sans dépendance à Internet, ce qui les rend idéales pour les voyages ou les zones éloignées.
• Applications éducatives: Offrez des expériences d'apprentissage personnalisées adaptées aux utilisateurs individuels, en améliorant l'engagement et les résultats.
• Solutions de soins de santé: Activez les outils de diagnostic hors ligne ou les vérificateurs de symptômes qui priorisent la confidentialité et l'accessibilité des utilisateurs.

En utilisant la puissance de calcul des appareils utilisateur, les développeurs peuvent créer des applications à la fois innovantes et accessibles, s'adressant à un large éventail de cas d'utilisation.

Publier votre application

Une fois que votre application est entièrement développée et testée, la dernière étape consiste à la publier dans l'App Store respectif. Vous trouverez ci-dessous un aperçu du déploiement iOS:

• Assurez-vous que l'application est conforme aux directives d'Apple, y compris les normes de confidentialité, de sécurité et de performance.
• Utilisez Xcode pour générer une construction et téléchargez-le dans App Store Connect pour la distribution.
• Soumettez l'application pour examen, en répondant à tous les commentaires de l'équipe d'examen d'Apple pour assurer l'approbation.

Une soumission réussie garantit que votre application atteint un large public, offrant aux utilisateurs les avantages du déploiement LLM local.

Crédit médiatique: Ai Jason

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