【要約】FlutterでLFM2.5-1.2B-Thinkingを動かしてみる [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者は、モバイルアプリにおいてサーバーを介さずに高度な自然言語処理を実現したいと考えている。しかし、従来のLLMはモデルサイズが巨大であり、通信コストやプライバシー、サーバー負荷が大きな障壁となっていた。
- ・通信環境に依存するクラウド型LLMの制約。
- ・モバイル端末のリソースとモデルサイズのトレードオフ。
- ・LLMの推論プロセスをモバイルアプリに組み込む実装の複雑さ。
// Approach
筆者は、Liquid AIが提供するLeap SDKを活用することで、モバイル端末上でのローカルLLM実行を試みた。SDKがモデル管理と推論の複雑なプロセスを抽象化している点が、実装の簡略化に寄与している。
- ・
liquid_ai_leapパッケージを用いたSDKの導入。 - ・Hugging Faceからモデルをダウンロードし、ローカルにキャッシュする仕組みの構築。
- ・
Stream<String>を用いた、トークン単位のストリーミング応答の実装。 - ・
StringBufferを活用した、UI更新時の効率的なテキスト構築。
// Result
実装により、サーバーレスで動作するチャットアプリのプロトタイプが完成した。モデルの品質はサイズに対して高いが、実行速度には顕著な課題が残った。
- ・Pixel 7aでの検証において、2137トークンの生成に約155秒を要した。
- ・生成速度は13.92 tokens/secondを記録した。
- ・Leap SDKのAPI設計はシンプルであり、開発体験は良好である。
Senior Engineer Insight
> エッジAIとしての可能性は示されているが、現時点での実用性は限定的だ。生成速度が14 tokens/sec程度では、ユーザー体験を損なう恐れがある。特に、GPU/TPUによるハードウェアアクセラレーションの活用状況が不明であり、ここがボトルネックとなるだろう。商用利用には、推論エンジンの最適化、あるいはより高性能なSoCへの依存が不可欠である。SDKの抽象化による開発効率の高さは評価できるが、レイテンシの制御が実戦投入への最大の課題となる。