Сообщество LiteRT представляет инициативу по созданию открытого стандарта, который оптимизирует выполнение моделей ИИ непосредственно на локальном оборудовании. Цель — объединить усилия, чтобы инференс был быстрее и потреблял меньше ресурсов, без зависимости от облака. Это ключевой фактор для приложений реального времени на мобильных устройствах, устройствах IoT и встроенном оборудовании.
Архитектура и подход к легкому выполнению 🤖
LiteRT сосредоточен на минималистичном рантайме, который устраняет ненужные слои абстракции. Он работает на низком уровне, напрямую управляя памятью и циклами CPU/GPU/NPU. Модульный дизайн позволяет разработчикам включать только необходимые операторы для своей модели, уменьшая размер бинарного файла. Совместимость с форматами вроде ONNX облегчает переносимость между различными чипсетами.
Прощай облако: твой тостер теперь думает лучше тебя 🍞
С этим стандартом мы скоро увидим, как датчик движения на двери выполняет модель компьютерного зрения, чтобы решить, ты это или кот, в то время как твой старый телефон запускает локальную LLM, размышляющую о смысле жизни. Ирония достигнет максимума, когда устройство с долей нашей мозговой мощности будет исправлять нас в реальном времени. Будущее — это ИИ в стиральной машине, которая осудит твой выбор программы.