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： 2344

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

2025-09-13

阿里Qoder IDE进行AI辅助编程的简单验证

2025-09-13

Docling将pdf转markdown以及与AI生态集成

2025-09-13

Claude Code 为何如此强大？Anthropic 万字长文揭秘 AI Agent 工具开发五大“心法”

2025-09-12

从“代码补全”到“知识对齐”：Qoder Repo Wiki 迎来重磅升级

2025-09-12

基于智能体的自适应资损防控体系 - 淘工厂实践（二）

2025-09-12

运维老王：创业第十年，我用Elevo找回内心翻腾的梦想

2025-09-12

大模型可观测1-5-10：发现、定位、恢复的三层能力建设

2025-09-12

Qwen3-Next：用混合注意力和高稀疏 MoE 把训练与推理成本打下来

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

精|知识探索新范式：深度研究Deep Research智能体全面综述，系统、方法与应用

2025-06-21

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

能办成事的 Agent：实时与环境交互，从经验中学习

2025-06-19

WAIC 2025 观察：大模型进入“效率与场景”决胜期

2025-07-29

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

DeepSeek突然更新V3.1：实测后才发现的亮点与槽点

2025-08-19

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

2025-08-20

豆包又在偷偷进步！超能创意2.0内测，语意理解能力追平FLUX Kontext

2025-07-04

大家都在问

阿里推出夸克医疗大模型：医考70%高分背后，RAG为何是“压舱石”？

2025-09-12

AI市场调查实战：如何让AI帮你搜全网特定规格的产品？

2025-09-11

Embedding-审核场景下都可以在哪里应用？

2025-09-11

nano banana 文生图模型有哪些具体的应用场景？

2025-09-09

Claude Code：极简架构 + 万字提示词 = 最强开发者智能体？

2025-09-09

观察 | 面临经济下行和AI的双重冲击，企业顾问如何突破困局？

2025-09-08

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

砸数万元将产品植入Deepseek，AI还能被骗多久？

2025-09-07

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