我要投稿

TorchChat：Ollama的潜在对手

发布日期：2024-09-08 15:37:16 浏览次数： 2397

作者：鲁班模锤

微信搜一搜，关注“鲁班模锤”

PyTorch最近发布TorchChat，TorchChat允许在本地台式机、笔记本电脑或移动设备上下载和运行大型语言模型。会不会让你想到什么，没错就是Ollama。TorchChat是一个适应性强的框架，旨在提高各种硬件平台的LLMs效率，有助于在各种设备上有效地运行本地模型。TorchChat通过支持 GGML 生态系统中常用的GGUF文件来扩展其兼容性。

Torchchat整体而言，主要特色如下：

支持流行 LLMs：直接在本地设备上运行最先进的模型，包括 Llama 3、Llama 2、Mistral
多种执行模式：支持Python(Eager、Compile)和原生(AOT Inductor、ExecuTorch)<可执行文件>模式
跨平台兼容性：在 Linux（x86）、macOS（M1/M2/M3）、Android 和 iOS 上流畅运行
高级量化支持：通过各种量化技术减少内存占用并加速推理
灵活导出能力：轻松准备模型以在桌面和移动平台上部署
内置评估框架：使用内置评估工具评估模型准确性和性能

上图为整体的交互模式，Torchchat的核心是一个REST API，可以通过命令行界面（CLI）或浏览器访问。这使得可以轻松集成到现有的Python工作流程和快速原型设计中。

TorchChat使用AOT Inductor为PyTorch推理程序创建独立的、可分发的可执行文件，特别是以动态库的形式，不依赖于Python和PyTorch。这能满足生产环境中部署模型的需求，即能够保证模型运行时的稳定性，确保它不受到生产环境系统的更新和升级影响，同时确保模型无需重新编译运行。同时使得推理任务能够实现接近原生的性能。

AOT Inductor专注于通过高效的二进制格式来优化模型部署，这些格式可以快速加载并准备执行，从而解决与TorchScript等文本格式相关的限制和开销。它利用代码生成优化技术来提高CPU和GPU性能，减少开销且提高执行速度。

对于移动设备执行，TorchChat利用ExecuTorch。与AOT Inductor类似，ExecuTorch优化模型以便在移动或嵌入式设备上执行。通过生成PTE来执行模型。这为具有低延迟和高隐私性的 AI 驱动的移动应用程序开辟了可能性。

Torchchat的评估模式可用于评估LLM中各种任务的性能。对于新模型的研究人员而言，这是加分项。通过下面的几行命令快速启动：

git clone https://github.com/pytorch/torchchat.gitcd torchchat
python3 -m venv .venvsource .venv/activate
./install_requirements.sh

命令行模式为：

python3 torchchat.py chat llama3.1

可视化web模式将启动一个基于Web的UI，用于与Llama 3.1模型进行交互，提供更直观和用户友好的体验。

streamlit run torchchat.py -- browser llama3.1

下表展示了Llama 3 8B Instruct在M1 Max和64GB RAM的Apple MacBook Pro上的性能，MPS显示出明显的加速。

MPS (Metal Performance Shaders) 是Apple提供的一个图形和计算框架，用于利用GPU进行高效的计算确保最佳性能。

Torchchat在移动设备上的表现同样令人印象深刻。在三星Galaxy S23和 iPhone上通过ExecuTorch使用4 位GPTQ量化实现每秒超过8个令牌。这种性能水平可在现代智能手机上实现响应迅速的设备端 AI 体验。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-10-30

Cursor 2.0的一些有趣的新特性

2025-10-30

Anthropic 发布最新研究：LLM 展现初步自省迹象

2025-10-30

让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任

2025-10-30

Rag不行？谷歌DeepMind同款，文档阅读新助手：ReadAgent

2025-10-29

4大阶段，10个步骤，助你高效构建企业级智能体（Agent）

2025-10-29

DocReward：让智能体“写得更专业”的文档奖励模型

2025-10-29

沃尔沃RAG实战：企业级知识库，早就该放弃小分块策略

2025-10-29

大模型的Funcation Calling是什么？

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步

2025-08-21

DeepSeekV3.1 提到的 UE8M0 FP8 Scale 是什么？下一代国产芯片设计？

2025-08-21

DeepSeek V3.1 测评

2025-08-19

新版 GPT-5 刚刚发布，最卷 AI 连肝代码 7 小时，编程工具大洗牌开始了

2025-09-16

实测 Sora 2 ：AI视频的“ChatGPT时刻”来了？八大场景教你解锁各种玩法（附邀请码）

2025-10-02

AI大家说 | 下一代AI创业的机会在哪里？定价趋势是什么？

2025-09-08

阿里发布下一代企业级智能体开发框架AgentScope 1.0

2025-09-17

DeepSeek突然更新V3.1：实测后才发现的亮点与槽点

2025-08-19

RagFLow v0.20.X全面解析！双向MCP、Agentic智能体...这次真的起飞了！（附长图）

2025-09-29

DeepSeek v3.1 到底有多强？与 Claude Code 一起实测！

2025-08-20

大家都在问

大模型的Funcation Calling是什么？

2025-10-29

向量搜索已过时，混合搜索都有三大流派了！你看好哪个流派？

2025-10-29

BCG最新报告：企业如何跨越AI价值鸿沟，进入复利增长？

2025-10-28

如何用飞书多维表格快速搭建一个可落地应用？

2025-10-28

当AI学会“听”：声音识别到声音理解，AI到底是怎么听懂的？

2025-10-27

如何让你的内容出现在AI生成的答案中？

2025-10-26

2025，为何“体感上没有AI爆款应用”？

2025-10-25

Dify Agent 核心解密：三模双驱，如何选对策略让你的AI应用“开挂”？

2025-10-23

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB