随着人工智能技术的飞速发展，将AI模型部署到本地设备的需求日益增长。本地AI框架应运而生，为开发者提供了一系列工具和库，使得在设备端运行复杂的AI模型成为可能。本文将对当前流行的本地AI框架进行深入比较，帮助我们选择最适合的工具。
框架分类
因为框架偏重的不同，我们根据功能和特点，可以将本地AI框架分为两大类：
- 通用框架： 这些框架提供了广泛的工具和API，适用于多种AI任务，如图像分类、自然语言处理、机器翻译等。常见的通用框架包括：
Candle： 一个用Rust编写的跨平台框架，支持多种模型类型，具有良好的性能和扩展性。
MLX： 主要面向Mac用户，以速度快著称，支持各种图像生成、转录和LLM模型。
- 专用框架： 这些框架专注于特定类型的模型或任务，具有更高的性能和效率。常见的专用框架包括：
llama.cpp： 专为运行大型语言模型（LLM）而设计，支持多种LLM模型，如LLaMA、Mistral等。
MLC： 专注于在WebGPU上部署LLM，具有极快的推理速度。
框架对比
框架 | 主要特点 | 优势 | 劣势 | 适合场景 |
llama.cpp | 专注LLM | 性能高，支持多种LLM | 平台兼容性相对较弱 | 需要对LLM有深入了解的用户 |
MLC | WebGPU加速 | 速度快，适合Web应用 | 平台限制（WebGPU） | 需要Web开发经验 |
MLX | 高性能，Mac专用 | 速度快，易于使用 | 平台限制（Mac） | Mac用户，对性能有较高要求 |
Candle | 跨平台，通用 | 灵活、可扩展 | 相对较新，社区生态尚在发展 | 需要一定编程经验 |
Ollama | 易用性强 | 社区活跃，文档丰富 | 性能可能不如专用框架 | 初学者和对易用性有较高要求的用户 |
DirectML/ONNX Runtime | 微软生态 | 性能优异，生态完善 | 可能对其他平台支持不够 | 需要熟悉微软生态的用户 |
Phi-3 | 新兴框架 | 性能潜力大 | 社区生态较小 | 对新技术感兴趣的用户 |
性能对比
不同框架在性能方面存在差异，影响因素包括硬件、模型大小、任务类型等。一般来说，专用框架在特定任务上的性能会优于通用框架。然而，随着硬件的发展和框架的不断优化，性能差距会逐渐缩小。
易用性对比
- llama.cpp： 配置相对复杂，需要一定的编程基础。
- MLC： 使用简单，适合Web开发者。
- MLX： 提供了友好的用户界面，易于上手。
- Candle： 学习曲线较陡，需要了解Rust编程。
- Ollama： 提供了简化的命令行工具和Web界面，易于使用。
- DirectML/ONNX Runtime： 作为微软生态的一部分，集成到其他微软工具较为方便。
- 微软Phi-3： 社区生态尚在发展，但非常值得关注，我们已经在几个产品的研发中采用。
生态系统对比
- 社区活跃度： llama.cpp、Ollama、DirectML/ONNX Runtime等框架拥有庞大的社区，提供丰富的文档和教程。
- 模型支持： 不同框架对模型的支持范围不同，选择框架时需要考虑自己所需的模型类型。
- 工具链： 框架通常提供一系列工具，如模型量化、剪枝等，以优化模型的性能和大小。
未来展望
本地AI框架的发展趋势主要包括以下几个方面：
- 硬件加速： 随着硬件技术的进步，框架将更好地利用GPU、NPU等加速器，提高推理速度。
- 模型量化与压缩： 为了在资源有限的设备上部署大型模型，框架将更加关注模型量化和压缩技术。
- 跨平台支持： 框架将支持更多的硬件平台和操作系统，提高兼容性。
- 与云端AI的结合： 本地AI框架将与云端AI服务进行更紧密的结合，实现混合部署。
总结
选择合适的本地AI框架需要综合考虑多个因素，包括性能、易用性、生态系统、硬件支持等。大家都发展挺快，目前也没有一个框架是完美的，开发者应根据自己的具体需求和项目特点进行选择。
最后，我们也大概列举了一下最近在边缘场景中对于没有GPU或者CPU的情况所适用的框架：
1.纯CPU优化框架
这些框架对CPU的计算能力进行了高度优化，使其能够高效地执行神经网络计算。
- ONNX Runtime: 微软推出的高性能推理引擎，支持ONNX格式的模型，并针对CPU进行了优化。
- TensorFlow Lite: TensorFlow的轻量级版本，专门为移动设备和嵌入式系统设计，支持在CPU上运行模型。
- PyTorch Mobile: PyTorch的移动端版本，可以将PyTorch训练的模型部署到移动设备上，并支持CPU推理。
- Core ML: 苹果的机器学习框架，专门为苹果设备优化，支持在CPU上运行模型。
2.模型量化框架
这些框架通过对模型进行量化，减少模型参数的精度，从而降低模型的大小和计算量，使其能够在低功耗设备上运行。
- TensorRT: NVIDIA的推理加速器，支持INT8量化，可以显著降低模型的大小和推理时间。
- TVM: 一个通用深度学习编译器，支持多种硬件平台，并提供量化工具。
3.专为低功耗设备设计的框架
- MicroTensorFlow: TensorFlow的一个子集，专门为微控制器等极低功耗设备设计。
- Coral Edge TPU: 谷歌的边缘AI加速器，可以与TensorFlow Lite配合使用，提供高效的推理性能。