Lokalne wnioskowanie modeli językowych na układach Apple Silicon

Sztuczna inteligencja dynamicznie się rozwija, szczególnie wraz z postępem w dziedzinie dużych modeli językowych (LLM), które potrafią generować tekst zbliżony do ludzkiego, pomagać w programowaniu i wiele więcej.

Platformy LLM działające w chmurze, dostępne poprzez API, oferują znaczne korzyści. Umożliwiają dostęp do zaawansowanych modeli bez potrzeby posiadania drogiego sprzętu. Dodatkowo, modele te są aktualizowane i zarządzane przez specjalistów. Jednak korzystanie z chmury niesie ze sobą również wyzwania, zwłaszcza dotyczące prywatności danych, zależności od połączenia sieciowego oraz potencjalnych problemów ze zgodnością regulacyjną przy przesyłaniu poufnych informacji przez internet. W miarę wzrostu świadomości tych ryzyk, rośnie zapotrzebowanie na lokalne uruchamianie modeli AI na laptopach, smartfonach i urządzeniach brzegowych.

Lokalne uruchamianie modeli redukuje zależność od zewnętrznych serwerów i gwarantuje, że prywatne dane pozostają na urządzeniu użytkownika. Zapewnia to bezpieczniejsze środowisko, lepiej chroniące prywatność. Biorąc to pod uwagę połączenie zalet chmury i przetwarzania lokalnego staje się kluczowe dla tworzenia odpowiedzialnych i godnych zaufania systemów AI.

MLX to framework uczenia maszynowego dla układów Apple Silicon, stworzony przez zespół badawczy Apple zajmujący się uczeniem maszynowym. Udostępnia API w Pythonie, C++, C i Swifcie, zbliżone do tych znanych z NumPy i PyTorch, a bardziej wysokopoziomowe moduły ułatwiające budowę modeli. Operacje w MLX mogą być wykonywane zarówno na CPU, jak i GPU, przy wykorzystaniu zunifikowanej pamięci.

Bazując na MLX, biblioteka MLX-LM umożliwia wnioskowanie oraz dostrajanie dużych modeli językowych (LLM) na urządzeniach Apple. MLX-LM potrafi pobierać wstępnie skonwertowane modele z Hugging Face i uruchamiać je lokalnie na komputerach Mac. Obsługuje szeroki zakres modeli, od małych LLM po instruction-tuningu po większe modele ogólnego zastosowania, z opcjonalną kwantyzacją dla zwiększenia wydajności i zmniejszenia zużycia pamięci. Dzięki MLX-LM deweloperzy mogą łatwo eksperymentować, wdrażać i pracować z zaawansowanymi modelami AI bezpośrednio na swoich Macach.

Zalety i wyzwania lokalnych modeli

Wnioskowanie na urządzeniu znacząco zwiększa prywatność danych, ponieważ poufne dane wejściowe nigdy nie opuszczają komputera użytkownika. Wnioskowanie z użyciem MLX-LM pozwala efektywnie przetwarzać nawet prywatne lub poufne prompty.

Uruchamianie modeli lokalnie oferuje kilka kluczowych korzyści:

1. Dostęp w trybie offline i zredukowane opóźnienia: Wnioskowanie odbywa się w całości na urządzeniu, eliminując konieczność komunikacji sieciowej. Prompty są przetwarzane natychmiastowo, co skraca czas odpowiedzi i zwiększa niezawodność, nawet bez dostępu do internetu.
2. Oszczędność kosztów: Lokalne wykorzystanie modeli open-source pozwala uniknąć cyklicznych opłat za API oraz wysokich kosztów hostingu w chmurze. Może to znacząco zredukować koszty, szczególnie na etapie rozwoju, testowania czy wdrożeń produkcyjnych na dużą skalę.
3. Personalizacja i kontrola: Modele lokalne można dowolnie dostrajać, kwantyzować lub modyfikować. Deweloperzy nie są ograniczeni wersjami modeli narzuconymi przez konkretne usługi, cyklami aktualizacji ani politykami użytkowania, co daje pełną swobodę dostosowywania modeli do specyficznych potrzeb.
4. Łatwiejsze eksperymentowanie: Lokalny dostęp umożliwia badaczom i deweloperom analizę wewnętrznego działania modelu, testowanie różnych technik kwantyzacji (np. 8-bitowej, 4-bitowej, a nawet 3-bitowej) oraz optymalizację wydajności wnioskowania. Jest to kluczowe dla wprowadzania innowacji, ale też zapewnia lepszą kontrolę.
5. Prywatność i bezpieczeństwo danych: Uruchamianie modeli na urządzeniu gwarantuje, że poufne dane pozostają lokalnie, redukując ryzyko ich wycieku lub naruszenia zgodności z regulacjami, co mogłoby mieć miejsce przy przesyłaniu informacji na zdalne serwery.

Jednak wnioskowanie lokalne ma również pewne ograniczenia:

1. Wymagania sprzętowe: Uruchamianie dużych modeli wymaga wydajnego sprzętu (np. odpowiedniej ilości pamięci RAM i szybkiego GPU), zwłaszcza w przypadku bardziej rozbudowanych LLM. Urządzenia o ograniczonych zasobach mogą mieć trudności z obsługą modeli o dużej liczbie parametrów, nawet po zastosowaniu kwantyzacji.
2. Zarządzanie modelami: Użytkownicy są odpowiedzialni za zarządzanie aktualizacjami modeli, ich optymalizację oraz wgrywanie poprawek bezpieczeństwa, co może być bardziej złożone niż w przypadku usług zarządzanych w chmurze.
3. Skalowalność: Lokalne wnioskowanie najlepiej sprawdza się w aplikacjach osobistych, systemach wbudowanych (embedded) lub wdrożeniach na niewielką skalę. Rozwiązania chmurowe pozostają bardziej praktyczne dla systemów działających na dużą skalę oraz aplikacji wymagających dynamicznego skalowania modeli.

Podsumowując, lokalne uruchamianie modeli jest doskonałym rozwiązaniem dla prywatnych, responsywnych i ekonomicznych aplikacji AI na komputerach Mac. Inżynierowie muszą jednak wziąć pod uwagę możliwości sprzętowe oraz obowiązki związane z zarządzaniem modelami w kontekście tych korzyści.

Modele do lokalnego wnioskowania

MLX-LM potrafi ładować różne, wstępnie skonwertowane modele z Hugging Face Hub, zoptymalizowane pod kątem Apple Silicon. Społeczność MLX (MLX Community) wspiera wiele popularnych modeli, w tym między innymi rodziny LLaMA 2 i LLaMA 3 od Meta, a także modele Mistral i Qwen. Modele te są dostępne w różnych formatach kwantyzacji (np. 4-bitowej, 8-bitowej), co pozwala dopasować je do różnych potrzeb w zakresie pamięci i wydajności.

Kwantyzacja znacząco redukuje rozmiar modeli, dzięki czemu stają się one praktyczne do lokalnego uruchamiania. Na przykład model LLaMA 2 7B w pełnej precyzji (FP16) wymaga około 14 GB pamięci, podczas gdy jego 4-bitowa wersja skwantyzowana zajmuje jedynie 3–4 GB i nadal ma dobrą jakość działania. Podobnie, LLaMA 3.2-1B-Instruct, kompaktowy model z 1 miliardem parametrów, po 4-bitowej kwantyzacji redukuje swoją wielkość do zaledwie 193 milionów parametrów, co czyni go idealnym do szybkiego wnioskowania na laptopach. Większe modele, takie jak LLaMA 3.1-8B-Instruct i Mistral-7B, są również dostępne w 4-bitowych formatach skwantyzowanych, co umożliwia ich użycie na urządzeniach wyposażonych w 16–32 GB pamięci RAM.

Dobre wybory do wdrożenia lokalnego to między innymi:

1. LLaMA 3.2-1B-Instruct (4-bit): Wyjątkowo lekki, zapewnia szybkie generowanie przy niskim zużyciu pamięci.
2. Mistral-7B-Instruct (4-bit): Wydajny model ogólnego zastosowania, dobrze sprawdzający się na zaawansowanych MacBookach.
3. Qwen-2.5-7B-Instruct (4-bit): Odpowiedni do zadań wielojęzycznych i bardziej złożonego rozumienia instrukcji (instruction following).

Podczas korzystania z MLX-LM modele są automatycznie pobierane z Hugging Face przy pierwszym ładowaniu, co sprawia, że konfiguracja jest prosta i bezproblemowa. Dla większości użytkowników kwantyzacja 4-bitowa oferuje najlepszy kompromis między oszczędnością pamięci a jakością wyników. Kwantyzacja 3-bitowa jest natomiast opcją eksperymentalną, przeznaczoną dla środowisk z bardzo ograniczoną ilością pamięci.

Przykład kodu: ładowanie i uruchamianie wnioskowania za pomocą MLX-LM

Uruchamianie modelu językowego za pomocą MLX-LM jest proste. Najpierw należy zainstalować pakiet MLX-LM. Po instalacji można łatwo załadować wstępnie skonwertowany model z Hugging Face Hub i uruchomić wnioskowanie bezpośrednio na komputerze Mac.

Zainstaluj MLX-LM:

pip install mlx-lm

W Pythonie pracę rozpoczynamy od zaimportowania niezbędnych funkcji z biblioteki. Funkcja load pobiera identyfikator modelu z Hugging Face, a następnie automatycznie ściąga wagi modelu oraz tokenizer, oba zoptymalizowane pod kątem Apple Silicon. Po pierwszym pobraniu modele MLX-LM są przechowywane lokalnie, co przyspiesza ich późniejsze użycie.

Po załadowaniu modelu i tokenizera należy przygotować prompt. Jeśli tokenizer korzysta z szablonu czatu (co jest standardem dla modeli instruction-tuned), MLX-LM może automatycznie zastosować odpowiednie formatowanie konwersacji. To zapewnia, że prompt ma strukturę oczekiwaną przez model, co pozwala generować wyniki wysokiej jakości.

Następnie wywołujemy metodę generate, przekazując do niej model, tokenizer, prompt oraz opcjonalne parametry. Odpowiedź jest zwracana w postaci ciągu znaków i jest gotowa do wyświetlenia lub dalszego wykorzystania w aplikacji.

 1. from mlx_lm import load, generate
 2.  
 3. # Load a model (automatically downloads from HuggingFace)
 4. model_id = "mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bit"
 5. model, tokenizer = load(model_id)
 6.  
 7. # Prepare a prompt
 8. prompt = "Explain the basics of machine learning in simple terms."
 9.  
10. # If the tokenizer uses a chat template, format the prompt accordingly
11. if tokenizer.chat_template:
12.     messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
13.     prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)
14.  
15. # Generate a response
16. response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=1000, verbose=True)
17.  
18. # Print the output
19. print(response)

Podczas wywoływania funkcji generate można ustawić parametr verbose na True. Opcja ta włącza szczegółowe logowanie podczas procesu wnioskowania. Dostarcza to użytecznych informacji, takich jak czas rozpoczęcia generowania tokenów, liczba wygenerowanych tokenów oraz całkowity czas generowania. Jest to szczególnie pomocne przy monitorowaniu wydajności modelu, debugowaniu oraz śledzeniu przebiegu obliczeń podczas pracy z różnymi modelami i poziomami kwantyzacji.

Następnie w konsoli pojawią się dane wyjściowe, które dają wgląd w proces generowania. Przykładowe dane wyjściowe mogą wyglądać następująco:

Jak widać na wyjściu z terminala, najpierw wyświetlana jest wygenerowana odpowiedź, a następnie raportowane są statystyki, takie jak liczba tokenów w prompcie (np. 47 tokenów), szybkość przetwarzania promptu (349 tokenów/s), liczba wygenerowanych tokenów (np. 25 tokenów) oraz szybkość generowania (78 tokenów/s). Podawana jest również informacja o szczytowym zużyciu pamięci podczas wnioskowania. W tym przypadku wartość zaledwie 0,765 GB pokazuje, jak efektywne pamięciowo mogą być modele skwantyzowane na układach Apple Silicon. Tego rodzaju szczegółowe dane wyjściowe są niezwykle przydatne do zrozumienia wydajności modelu, monitorowania obciążenia systemu oraz debugowania zachowania promptu, zwłaszcza podczas eksperymentowania z różnymi modelami lub lokalnego dostrajania parametrów generowania.

Streszczenie

Możliwość lokalnego uruchamiania dużych modeli językowych na układach Apple Silicon stanowi znaczącą zmianę w podejściu do wdrażania sztucznej inteligencji. Przybliża ona proces wnioskowania do użytkownika, zachowując jednocześnie wydajność dotychczas kojarzoną głównie z infrastrukturą chmurową. MLX-LM wyróżnia nie tylko łatwość użycia, ale również głęboka integracja ze sprzętem Apple. Modele są uruchamiane bezpośrednio na GPU z wykorzystaniem Metal API, korzystając z niskopoziomowych optymalizacji, takich jak połączone kernele (fused kernels), przetwarzanie wsadowe (operation batching) oraz leniwa alokacja pamięci (lazy memory allocation). Umożliwia to osiągnięcie prędkości wnioskowania w czasie rzeczywistym, nawet dla modeli tradycyjnie uznawanych za zbyt duże dla urządzeń brzegowych.

Kolejnym istotnym aspektem jest powtarzalność wyników. Dzięki modelom lokalnym deweloperzy mogą "zamrażać" wagi (freeze weights), wersjonować całe potoki przetwarzania (pipelines) i gwarantować spójne wyniki. Jest to przeciwieństwo API chmurowych, gdzie modele mogą być aktualizowane bez wyraźnego powiadomienia. Jest to szczególnie cenne w środowiskach regulowanych, takich jak finanse, opieka zdrowotna czy badania naukowe, gdzie deterministyczne zachowanie modeli jest kluczowe. Ponadto, zapewniając pełną kontrolę nad tokenizacją, próbkowaniem (sampling) i strukturą promptu, MLX-LM umożliwia bardziej deterministyczne dostrajanie oraz szczegółowe eksperymenty.

Wreszcie, wdrożenie lokalne otwiera nowe możliwości dla aplikacji energooszczędnych oraz działających w trybie offline. Jest to kluczowe dla urządzeń mobilnych używanych w terenie, narzędzi korporacyjnych zorientowanych na prywatność oraz środowisk edukacyjnych o ograniczonym dostępie do sieci. W miarę jak Apple kontynuuje inwestycje w przetwarzanie AI na urządzeniu (on-device intelligence), frameworki takie jak MLX i MLX-LM torują drogę dla nowej generacji aplikacji natywnie wykorzystujących sztuczną inteligencję – aplikacji szybkich, prywatnych i w pełni samowystarczalnych.