笔记本电脑上的聊天机器人: 在英特尔 Meteor Lake 上运行 Phi-2
原文约4800字，阅读约需12分钟。发表于：。对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LL
本文介绍了在英特尔Meteor Lake CPU上使用英特尔OpenVINO和Hugging Face Optimum Intel库对微软Phi-2模型进行量化，以实现在笔记本电脑上进行本地推理。量化技术可以减小模型尺寸和推理延迟，同时保持生成质量。用户可以在资源受限的设备上运行最先进的开源语言模型，享受隐私、低延迟和低成本的优势。
