Deepseek Janus-Pro-in Browser : 단계별 가이드

브라우저에서 대형 언어 모델 (LLM)을 직접 실행하면 개인 정보를 보호하는 클라이언트 AI 응용 프로그램에 새로운 가능성이 제공됩니다. 이 블로그 게시물에서는 브라우저에서 WebGPU 및 Hugging Face 's Transformers.js 라이브러리를 사용하여 이미지 생성 모델 Deepseek Janus-Pro-1B 를 완전히 실행하는 방법을 살펴 봅니다.

왜 브라우저 기반 추론을 선택합니까? <..> 개인 정보 : 데이터는 사용자의 장치를 남기지 않습니다.

비용 혜택 : 서버 인프라가 필요하지 않습니다. 액세스 가능성 : 최신 브라우저와 WebGPU가있는 모든 장치에서 실행할 수 있습니다.

transformers.js
1. 및 WebGPU는 최적화를 가속화하기 때문에, 추론과의 텍스트-이미지 생성 인터뷰와 같은 다중 모달 작업의 설계에 전념하기 때문에. 키 도구 및 라이브러리
transformers.js : Hugging Face의 Transformers 라이브러리의 JavaScript 버전, 브라우저의 실행에 최적화되었습니다. webgpu : 브라우저에 가속 된 GPU의 최신 API는 WebGL을 개선 된 ML 워크로드 성능으로 대체합니다. onx 런타임
2. : 모델 실행은 최적화 된 계산 다이어그램으로 구현됩니다. 데모 코드 연습

다음 예제는 웹 작업자에서 비 차단 추론을 위해 Deepseek Janus-Pro-1B를로드하고 실행하는 방법을 보여줍니다. 전체 코드는 Github 저장소에서 찾을 수 있습니다.

데모를 실행하십시오 실시간 데모보기 여기에서 : Deepseek Janus-Pro-1B 브라우저 데모 . 데모의 주요 특징 :

모델로드 및 추론의 실시간 진행 상황이 업데이트됩니다.

WebGPU가 가속화되었습니다 (필수 Chrome 113 또는 Edge 113). 완료 클라이언트 실행 -데이터는 외부 서버로 전송되지 않습니다.

도전 및 최적화

1. 모델 정량화 : 크기를 줄이고 로딩 속도를 높이기 위해 8 자리의 모델 정량화. 메모리 관리
:: 웹 워커는 추론 중에 UI가 얼지 못하게 할 수 있습니다.
2. 브라우저 호환성 :: WebGPU는 여전히 테스트 단계에 있지만 성능에 필수적입니다.
결론
3. 브라우저에서 Deepseek Janus-Pro-1B를 실행하면 클라이언트 AI의 잠재력이 표시됩니다. Transformers.js 및 Webgpus와 같은 도구를 사용하여 복잡한 모델은 이제 제한된 환경에서 효율적으로 실행하면서 사용자 개인 정보를 보호 할 수 있습니다. 다음 단계
: 를 따르십시오

다른 프롬프트와 모델 구성을 시도하십시오.

• 특정 필드의 미션을위한 미세 조정 모델 탐색.
더 넓은 호환성을 보장하기 위해 WebGPU의 채택을 모니터링하십시오.
개발자에게는 하강 및 사용자 중심 AI 응용 프로그램의 흥미로운 변환이 표시됩니다. 예제 코드에 대한 한도 연구 및 구성을 시작하십시오! ? 이 회복 된 출력은 Difffereng 및 문장 구조를 사용하는 동안 원래의 의미를 유지하지만, 매우 긴 코드 스 니펫이며 실제 애플리케이션에서 더 작고 관리하기 쉬운 덩어리로 이익을 얻을 수 있습니다

위 내용은 Deepseek Janus-Pro-in Browser : 단계별 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!