AI 추론 분야에서 새로운 Rust+Wasm 스택이 Python에 대한 강력한 대안으로 부상하고 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 Rust 프로그래밍 언어와 WebAssembly (Wasm)를 활용하여 Llama2 모델 추론을 위한 매우 효율적이고 휴대가능한 애플리케이션을 만들었습니다. 이 기술적 진보를 살펴보고 그 함의를 탐구해 보겠습니다.
ref : https://www.secondstate.io/articles/fast-llm-inference/
The Rust+Wasm Revolution in AI Inference
Rust와 WebAssembly (Wasm)의 결합은 AI 추론에서 중요한 변화를 가져왔습니다. 이 혁신적인 스택은 기존 Python 애플리케이션과 비교할 때 눈에 띄는 소형성과 속도를 자랑합니다. Rust+Wasm 앱은 최대 100배 빠르며 크기는 Python 앱의 1/100에 불과할 수 있습니다. 또한, 이러한 애플리케이션들은 다양한 기기에서 하드웨어 가속을 전면적으로 활용하면서도 바이너리 코드 변경 없이 안전하게 실행될 수 있습니다【13†출처】.
Llama2 and the Rust+Wasm Stack
이 프로젝트는 Georgi Gerganov가 만든 원래의 llama.cpp 프로젝트를 기반으로 합니다. 원래 C++ 프로그램은 Wasm에서 실행되도록 적응되었으며, GGUF 형식의 모델 파일과 함께 작동합니다. 이 통합은 AI 모델과 추론 작업을 처리하는 데 있어 Rust+Wasm 스택의 유연성과 적응성을 예시합니다【14†출처】.
Implementing the Stack
이 스택을 구현하기 위해 먼저 WasmEdge와 GGML 플러그인을 설치해야 합니다. 이 설정은 리눅스와 맥 기기와 호환됩니다. 이어서 미리 빌드된 Wasm 앱과 GGUF 형식의 Llama2 모델을 다운로드해야 합니다. 마지막 단계는 WasmEdge를 사용하여 Wasm 추론 애플리케이션을 실행하고 GGUF 모델을 전달하는 것으로, 사용자가 모델과 상호 작용할 수 있게 합니다【15†출처】.
Rust+Wasm 스택은 AI 추론에서 전통적인 Python 기반 접근 방식에 대한 컴팩트하고 빠르며 안전한 대안을 제시합니다. 다양한 하드웨어에서 최소한의 자원 요구 사항으로 운영될 수 있어 특히 에지 컴퓨팅 시나리오에서 새로운 가능성을 열어줍니다. 이 기술 진화를 목격하면서 두 가지 흥미로운 질문이 생깁니다: 이 개발이 자원 제한적인 환경에서 AI 모델 배포의 미래를 어떻게 형성할까요? IoT 및 에지 컴퓨팅의 영역에서 이 기술이 열어줄 수 있는 잠재적 새로운 애플리케이션은 무엇일까요?