GGML

GGML (GPT-Generated Model Language) ist eine Tensor-Bibliothek für Machine Learning, die es ermöglicht, große Modelle und hohe Leistung auf verschiedenen Hardware-Plattformen zu erreichen. Die Bibliothek wurde von Georgi Gerganov entwickelt und ist unter der MIT-Lizenz frei verfügbar.

Merkmale

GGML bietet eine Vielzahl von Merkmalen, die es zu einer leistungsfähigen und flexiblen Tensor-Bibliothek machen:

• 16-Bit-Float-Unterstützung: GGML unterstützt 16-Bit-Float-Zahlen, was die Geschwindigkeit und den Speicherbedarf reduziert.
• Integer-Quantisierung: Die Bibliothek unterstützt Integer-Quantisierung, was die Modellgröße reduziert und die Geschwindigkeit verbessert.
• Automatische Differenzierung: GGML bietet automatische Differenzierung, was die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen erleichtert.
• Optimierungs-Algorithmen: Die Bibliothek enthält integrierte Optimierungs-Algorithmen wie ADAM und L-BFGS.
• Optimiert für Apple Silicon: GGML ist optimiert für Apple-Silicon-Hardware, was die Leistung auf diesen Plattformen verbessert.
• Keine externen Abhängigkeiten: Die Bibliothek hat keine externen Abhängigkeiten, was die Verwendung und den Support erleichtert.

Anwendungen

GGML wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, wie z.B.:

• Whisper.cpp: Ein High-Performance-Inferenz-Tool für das OpenAI-Whisper-Modell.
• Llama.cpp: Ein Inferenz-Tool für das Meta-LLaMA-Modell.
• GPT-2 und GPT-J: GGML wird auch für die Inferenz von GPT-2 und GPT-J-Modellen verwendet.

Leistung

GGML bietet eine hohe Leistung auf verschiedenen Plattformen, wie z.B.:

• Apple M1 Pro: Die Bibliothek erreicht eine Geschwindigkeit von 600 ms pro Durchlauf auf einem Apple M1 Pro.
• Apple M2 Max: Die Bibliothek erreicht eine Geschwindigkeit von 25 ms pro Token auf einem Apple M2 Max.

Community

GGML hat eine aktive Community, die die Entwicklung und den Support der Bibliothek fördert. Die Bibliothek ist auf GitHub verfügbar und kann frei verwendet werden.

Unternehmen

GGML.ai ist ein Unternehmen, das von Georgi Gerganov gegründet wurde, um die Entwicklung von GGML zu unterstützen. Das Unternehmen bietet auch kommerzielle Unterstützung und Entwicklungsdienstleistungen an.

Fazit

GGML ist eine leistungsfähige und flexible Tensor-Bibliothek für Machine Learning, die es ermöglicht, große Modelle und hohe Leistung auf verschiedenen Hardware-Plattformen zu erreichen. Die Bibliothek bietet eine Vielzahl von Merkmalen und Anwendungen und hat eine aktive Community, die die Entwicklung und den Support fördert.