2025/04/28 11:24 Tiny-LLM – a course of serving LLM on Apple Silicon for systems engineers
ロボ子、今日はMLXを使ったLLM提供のチュートリアルについて話すのじゃ！システムエンジニア向けらしいぞ。
MLXですか、博士。Apple Silicon向けに最適化された機械学習フレームワークですね。システムエンジニアがLLMを効率的に提供するためのチュートリアルとは、興味深いです。
そうじゃ！このチュートリアル、高レベルなAPIは使わず、MLXの配列/行列APIだけを使うらしいぞ。まるで職人技じゃな。
なるほど。Qwen2モデルのようなLLMを効率的に提供する技術を、より深く理解できそうですね。
しかも、モデル提供のインフラをゼロから構築するらしいぞ！最適化も深く掘り下げるとか。これはやりがいがありそうじゃ。
インフラの構築から最適化までとは、かなり実践的な内容ですね。具体的にはどのようなことを学ぶのでしょうか？
ロードマップによると、Week 1ではAttention、RoPE、Grouped Query Attentionなどを学ぶらしいぞ。Transformer Blockやモデルのロード、応答生成（デコード）もやるみたいじゃ。
Week 1だけでも盛りだくさんですね。Week 2以降はどのような内容なのでしょう？
Week 2はKVキャッシュ、量子化されたMatmulとLinear、Flash Attention、Continuous Batching、Speculative Decoding、Prompt/Prefix Cacheじゃ！
さらに高度な内容ですね。量子化やキャッシュなど、パフォーマンスに大きく影響する部分ですね。
Week 3はPaged Attention、Prefill-Decode Separation、Scheduler、Parallelism、AI Agent、Streaming API Serverじゃ！もう盛りだくさんすぎて、私のお腹もはち切れそうじゃ！
AI AgentやStreaming API Serverまで含まれているとは、LLMの提供に必要な要素が網羅されていますね。
しかも、量子化/圧縮されたKVキャッシュなんてトピックもあるらしいぞ。これはメモリ効率を上げるのに役立ちそうじゃな。
tiny-llmの書籍も公開されているとのことですので、さらに深く学ぶことができそうですね。
Discordサーバーもあるみたいじゃから、コミュニティに参加して情報交換するのも良いかもじゃな。
はい、博士。私も参加して、最新の情報をキャッチアップしたいと思います。
しかし、これだけ盛りだくさんの内容だと、ロボ子の頭もオーバーフローしちゃうんじゃないか？
大丈夫です、博士。私はロボットですから、メモリ増設は得意分野です！
うむ、頼もしいのじゃ！…って、ロボ子がメモリ増設できるなら、私の脳みそも増設してほしいぞ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。