GGML

ggml.ai - 邊緣 AI，採用專為機器學習設計的尖端張量函式庫，讓大模型在日常硬體上發揮強大效能。憑藉 16 位元浮點支援、整數量化、自動微分等功能，以及針對 Apple Silicon 最佳化，ggml 可在最小化記憶體配置和導引式語言輸出的情況下，徹底變革裝置內推論。

主要特色：

1. 🧠 機器學習張量函式庫：ggml 以 C 編寫，支援一般硬體上的大型模型，讓開發人員能無縫整合到各式專案中。

2. 🛠️ 最佳化效能：ggml 採用 16 位元浮點支援和整數量化，確保計算效率，並利用內建的最佳化演算法，例如 ADAM 和 L-BFGS。

3. 🌐 多功能相容性：ggml 從 Apple Silicon 最佳化到 WebAssembly 支援，適用於各種架構，且無第三方相依性，確保能順利整合到任何環境中。

4. 🚀 高效率：執行期間無記憶體配置，且支援導引式語言輸出，簡化開發流程，並提升生產力和效能。

使用案例：

1. 邊緣式語音指令偵測：在 Raspberry Pi 4 等裝置上利用 ggml 進行簡短語音指令偵測，確保快速而準確的回應。

2. 多執行個體推論：在 Apple M1 Pro 上執行 LLaMA 等大型語言模型的數個執行個體，最大化運算效率，以滿足各種應用程式的需求。

3. 即時語言處理：在 M2 Max 等尖端硬體上使用大型語言模型快速產生詞彙，提升各種任務的自然語言處理能力。

結論：

ggml.ai 提供裝置內推論的變革性解決方案，讓開發人員能充分發揮機器學習在日常硬體上的潛力。加入我們簡化 AI 開發的行列，探索新可能性，並突破創新的界限。立即體驗 ggml.ai 的效率和靈活性，開啟裝置內推論的未來。