MDST Engine: ແລ່ນ GGUF Models ໃນ Browser ດ້ວຍ WebGPU/WASM

ເຄື່ອງຈັກ MDST ເປັນ runtime ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາ ແລະທຸລະກິດສາມາດປະຕິບັດຮູບແບບພາສາໃຫຍ່ທີ່ມີຮູບແບບ GGUF ໂດຍກົງພາຍໃນບຣາວເຊີໂດຍໃຊ້ WebGPU ແລະ WebAssembly (WASM), ກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການຂອງເຊີບເວີສະເພາະ ຫຼື cloud GPU. ການປ່ຽນແປງໄປສູ່ການສະຫຼຸບ AI ດ້ານລູກຄ້າຢ່າງເຕັມທີ່ນີ້ແມ່ນການຂຽນຄືນໃຫມ່ກົດລະບຽບຂອງວິທີການສົ່ງຄຸນສົມບັດອັດສະລິຍະໃນເວັບ, ເຮັດໃຫ້ AI ສ່ວນຕົວ, latency ຕ່ໍາສາມາດເຂົ້າເຖິງທຸກຄົນທີ່ມີຕົວທ່ອງເວັບທີ່ທັນສະໄຫມ.

ເຄື່ອງຈັກ MDST ແມ່ນຫຍັງແທ້ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ?

MDST Engine ແມ່ນໂຄງຮ່າງການສັງລວມຂອງ AI ພື້ນເມືອງຂອງບຣາວເຊີທີ່ອອກແບບມາເພື່ອໂຫຼດ ແລະແລ່ນແບບຈໍາລອງ GGUF ທີ່ມີປະລິມານ—ຮູບແບບດຽວກັນທີ່ບັນດາໂຄງການນິຍົມໃຊ້ເຊັ່ນ llama.cpp—ໂດຍກົງໃນບໍລິບົດເວັບ. ແທນທີ່ຈະກຳນົດເສັ້ນທາງທຸກຄຳຮ້ອງຂໍ AI ຜ່ານຈຸດສິ້ນສຸດຂອງຄລາວ, MDST ປະຕິບັດການສະຫຼຸບແບບຈໍາລອງໃນຮາດແວຂອງຜູ້ໃຊ້ເອງໂດຍໃຊ້ WebGPU API ຂອງບຣາວເຊີສຳລັບການຄຳນວນທີ່ເລັ່ງ GPU ແລະ WebAssembly ສໍາລັບປະສິດທິພາບຂອງ CPU ທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ.

ອັນ​ນີ້​ສຳຄັນ​ຫຼາຍ​ຍ້ອນ​ຫຼາຍ​ເຫດຜົນ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນ ກຳ ຈັດເວລາ latency ໄປຕະຫຼອດທີ່ເກີດຂື້ນກັບການຄາດເດົາຂ້າງເຊີບເວີ. ອັນທີສອງ, ມັນຮັກສາຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ທີ່ລະອຽດອ່ອນຢູ່ໃນອຸປະກອນຢ່າງສົມບູນ, ເຊິ່ງເປັນຜົນປະໂຫຍດດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວິສາຫະກິດແລະຜູ້ບໍລິໂພກຄືກັນ. ອັນທີສາມ, ມັນຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍພື້ນຖານໂຄງລ່າງສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ອາດຈະຈ່າຍຕໍ່ການໂທ API ຫຼືຮັກສາກຸ່ມ GPU ຂອງຕົນເອງ.

"ການເອີ້ນໃຊ້ AI inference ໃນບຣາວເຊີບໍ່ແມ່ນຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນທີ່ເປັນຫຼັກຖານອີກຕໍ່ໄປ—ມັນເປັນສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ສາມາດຜະລິດໄດ້ທີ່ເຮັດທຸລະກຳຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຄລາວທີ່ເປັນສູນກາງສຳລັບຮາດແວຜູ້ໃຊ້ແບບກະຈ່າງແຈ້ງ, ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນການປ່ຽນແປງຜູ້ທີ່ແບກຫາບພາລະທາງຄອມພິວເຕີຂອງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໃຊ້ AI."

WebGPU ແລະ WASM ເຮັດໃຫ້ AI ຢູ່ໃນບຣາວເຊີເປັນໄປໄດ້ແນວໃດ?

ການເຂົ້າໃຈພື້ນຖານດ້ານວິຊາການຂອງເຄື່ອງຈັກ MDST ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເບິ່ງສັ້ນໆຢູ່ໃນສອງພື້ນຖານຂອງຕົວທ່ອງເວັບທີ່ມັນໃຊ້. WebGPU ເປັນຜູ້ສືບທອດຂອງ WebGL, ໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງ GPU ລະດັບຕໍ່າໂດຍກົງຈາກລະຫັດ JavaScript ແລະ WGSL shader. ບໍ່ຄືກັບລຸ້ນກ່ອນ, WebGPU ຮອງຮັບ compute shaders, ເຊິ່ງເປັນ workhorses ຂອງການປະຕິບັດການຄູນມາຕຣິກເບື້ອງທີ່ຄອບງໍາ LLM inference. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ MDST ສາມາດສົ່ງການດໍາເນີນການ tensor ໄປຫາ GPU ໃນລັກສະນະຂະຫນານສູງ, ບັນລຸການສົ່ງຜ່ານທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ໃນເມື່ອກ່ອນຢູ່ໃນ sandbox ຂອງຕົວທ່ອງເວັບ.

WebAssembly ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຕົວສຳຮອງ ແລະເປົ້າໝາຍການລວບລວມຂໍ້ມູນສຳລັບເຫດຜົນຫຼັກຂອງການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງຈັກ. ສໍາລັບອຸປະກອນທີ່ຂາດການຮອງຮັບ WebGPU - ຕົວທ່ອງເວັບທີ່ເກົ່າກວ່າ, ສະພາບແວດລ້ອມມືຖືບາງອັນ, ຫຼືສະພາບການທົດສອບທີ່ບໍ່ມີຫົວ - WASM ສະຫນອງຊັ້ນການປະຕິບັດແບບເຄື່ອນທີ່ທີ່ເຮັດວຽກທີ່ລວບລວມ C++ ຫຼືລະຫັດ Rust ດ້ວຍຄວາມໄວເກີນມາດຕະຖານ JavaScript. ຮ່ວມກັນ, WebGPU ແລະ WASM ປະກອບເປັນຍຸດທະສາດການປະຕິບັດລະດັບ: GPU-ທໍາອິດເມື່ອມີໃຫ້, CPU-via-WASM ເມື່ອບໍ່ມີ.

ຕົວແບບ GGUF ແມ່ນຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງຮູບແບບນັ້ນຈຶ່ງເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງວິທີການນີ້?

GGUF (GPT-Generated Unified Format) ແມ່ນຮູບແບບໄຟລ໌ສອງທີ່ບັນຈຸນ້ຳໜັກຕົວແບບ, ຂໍ້ມູນໂຕເຄນເຊີ ແລະເມຕາເດຕາເຂົ້າໄປໃນສິ່ງປະດິດແບບເຄື່ອນທີ່ອັນດຽວ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນອອກແບບມາເພື່ອຮອງຮັບການໂຫຼດທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນ llama.cpp, GGUF ໄດ້ກາຍເປັນມາດຕະຖານທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບແບບຈໍາລອງປະລິມານການເປີດປະລິມານເນື່ອງຈາກວ່າມັນສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍລະດັບ quantization - ຈາກ 2-bit ຫາ 8-bit ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາສາມາດເລືອກການຄ້າລະຫວ່າງຂະຫນາດຕົວແບບ, ຮອຍຕີນຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ແລະຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດໄດ້.

ສໍາລັບການສະຫຼຸບໂດຍຕົວທ່ອງເວັບ, ປະລິມານບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ - ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ຮູບແບບພາຣາມິເຕີ 7B ທີ່ມີຄວາມຊັດເຈນເຕັມຮູບແບບຕ້ອງການຄວາມຈຳປະມານ 14 GB. ຢູ່ທີ່ Q4 quantization, ແບບດຽວກັນນັ້ນຫຼຸດລົງປະມານ 4 GB, ແລະໃນ Q2 ມັນສາມາດຫຼຸດລົງຕໍ່າກວ່າ 2 GB. ການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ MDST Engine ສໍາລັບ GGUF ຫມາຍຄວາມວ່າຜູ້ພັດທະນາສາມາດນໍາໃຊ້ລະບົບນິເວດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຕົວແບບທີ່ມີປະລິມານແລ້ວໄດ້ໂດຍກົງໂດຍບໍ່ມີຂັ້ນຕອນການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສເພີ່ມເຕີມ, ເຮັດໃຫ້ອຸປະສັກຕໍ່ການລວມເຂົ້າກັນຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ສິ່ງ​ທີ່​ເປັນ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ໂລກ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ສໍາ​ລັບ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ທີ່​ດໍາ​ເນີນ​ການ GGUF ແບບ​ຈໍາ​ລອງ​ໃນ​ຕົວ​ທ່ອງ​ເວັບ?

ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຂອງ in-browser GGUF inference ກວມ​ເອົາ​ເກືອບ​ທຸກ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກໍາ​ຕັ້ງ​. ທຸລະກິດທີ່ນຳໃຊ້ວິທີການປົດລັອກຄວາມສາມາດທີ່ເຄີຍມີຄ່າຫ້າມ ຫຼື ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວບໍ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບວິທີແກ້ໄຂ cloud AI. ກໍລະນີການນຳໃຊ້ຫຼັກລວມມີ:

• Affline-capable AI assistant: Customer support chatbots and internal knowledge bases that still functionful fully without an internet connections , ເຫມາະສໍາລັບທີມງານພາກສະຫນາມແລະສະພາບແວດລ້ອມຫ່າງໄກສອກຫຼີກ.
• ການວິເຄາະເອກະສານສ່ວນຕົວ: ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທາງດ້ານກົດໝາຍ, ການແພດ ແລະການເງິນທີ່ເອກະສານທີ່ລະອຽດອ່ອນຕ້ອງບໍ່ເຄີຍອອກຈາກອຸປະກອນຂອງຜູ້ໃຊ້, ແຕ່ຍັງຄົງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການສະຫຼຸບ ແລະສະກັດຈາກ AI-powered.
• ການສ້າງເນື້ອຫາແບບສົດໆ: ທີມງານການຕະຫຼາດທີ່ຜະລິດສໍາເນົາສ່ວນບຸກຄົນ, ລາຍລະອຽດຂອງຜະລິດຕະພັນ, ຫຼືເນື້ອຫາສື່ມວນຊົນສັງຄົມໃນລາຄາທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດ, ໂດຍກົງໃນເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ຕົວທ່ອງເວັບຂອງພວກເຂົາ.
• Edge-deployed coding assistant: Developer productivity tools that provide the code completion and explanation without transmissions proprietary codebases to external APIs.
• ແພລດຟອມການສຶກສາ: ລະບົບການສອນແບບປັບຕົວທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄື່ອງຂອງນັກຮຽນ, ເຮັດໃຫ້ການຕອບສະໜອງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີແບນວິດຕ່ຳ ຫຼື ຈຳກັດຂໍ້ມູນ.

ເວທີທີ່ຄ້າຍຄື Mewayz ສາມາດລວມຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກ MDST ເຂົ້າໃນລະບົບນິເວດຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ແນວໃດ?

Mewayz, ລະບົບປະຕິບັດການ 207 ໂມດູນທັງໝົດໃນໜຶ່ງດຽວທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຈາກຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍກວ່າ 138,000 ຄົນໃນທົ່ວລະດັບລາຄາເລີ່ມຕົ້ນທີ່ $19 ຕໍ່ເດືອນ, ແມ່ນປະເພດຂອງແພລະຕະຟອມທີ່ຢືນຢູ່ເພື່ອຮັບປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກເຕັກໂນໂລຊີ inference AI in-browser ເຊັ່ນ MDST Engine. ດ້ວຍໂມດູນທີ່ກວມເອົາ CRM, e-commerce, ການຈັດການເນື້ອຫາ, ການວິເຄາະ, ການຮ່ວມມືຂອງທີມງານ, ແລະອື່ນໆອີກ, Mewayz ໄດ້ເປັນສູນກາງຂອງຫົວໃຈການດໍາເນີນງານຂອງທຸລະກິດຫຼາຍພັນທຸລະກິດ.

ການຝັງຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກ MDST ເຂົ້າໄປໃນແພລະຕະຟອມເຊັ່ນ: Mewayz ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດດໍາເນີນການ workflows ທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອ AI - ການສ້າງລາຍລະອຽດຂອງຜະລິດຕະພັນ, ຮ່າງການສື່ສານຂອງລູກຄ້າ, ສະຫຼຸບລາຍງານ, ຫຼືການວິເຄາະຂໍ້ມູນ - ໂດຍບໍ່ມີການສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນທາງທຸລະກິດໄປຫາຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ AI ພາກສ່ວນທີສາມ. ເນື່ອງຈາກວ່າການອ້າງອິງດໍາເນີນການດ້ານລູກຄ້າ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ຜູ້ໃຊ້ຕໍ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິແພລະຕະຟອມແມ່ນສູນປະສິດທິຜົນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທາງດ້ານເສດຖະກິດທີ່ຈະສະເຫນີຄຸນສົມບັດ AI ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນລະດັບການສະຫມັກຕ່ໍາສຸດ. ນີ້ຈະ democratizes ການເຂົ້າເຖິງອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະໃນທົ່ວຖານຜູ້ໃຊ້ທັງຫມົດແທນທີ່ຈະເປັນການຈອງມັນສໍາລັບຜູ້ຖືແຜນການທີ່ນິຍົມ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ການ​ໃຊ້​ຕົວ​ແບບ GGUF ໃນ​ບ​ຣາວ​ເຊີ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ຜູ້​ໃຊ້​ຕ້ອງ​ການ​ດາວ​ໂຫຼດ​ໄຟ​ລ໌​ໃຫຍ່​ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, ໄຟລ໌ແບບຈຳລອງ GGUF ຈະຕ້ອງຖືກດາວໂຫຼດໃສ່ບຼາວເຊີກ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມການສະຫຼຸບ, ແຕ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແບບທັນສະໄໝໃຊ້ການຖ່າຍທອດແບບກ້າວໜ້າ ແລະ APIs cache ຂອງບຣາວເຊີເພື່ອເຮັດໃຫ້ນີ້ເປັນການດຳເນີນການຄັ້ງດຽວ. ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ດາວ​ໂຫຼດ​ເບື້ອງ​ຕົ້ນ​, ຕົວ​ແບບ​ຈະ​ຖືກ​ເກັບ​ໄວ້​ໃນ​ທ້ອງ​ຖິ່ນ​ແລະ​ກອງ​ປະ​ຊຸມ​ຕໍ່​ມາ​ຈະ​ໂຫຼດ​ໃກ້​ທັນ​ທີ​. ຕົວແປທີ່ມີປະລິມານໜ້ອຍກວ່າ—Q4 ຫຼື Q2—ສາມາດເກັບໄດ້ຕໍ່າກວ່າ 2–4 GB, ເຊິ່ງໃຊ້ໄດ້ກັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ບຣອດແບນ.

WebGPU ໄດ້ຮັບການຮອງຮັບຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນທົ່ວຕົວທ່ອງເວັບ ແລະອຸປະກອນໃນປີ 2026 ບໍ?

WebGPU ໄດ້ບັນລຸສະຖານະທີ່ໝັ້ນຄົງໃນ Chrome ແລະ Edge, ດ້ວຍ Firefox ຮອງຮັບການຂົນສົ່ງທີ່ກ້າວໄປເຖິງປີ 2025 ແລະ ຮອດປີ 2026. ໃນມືຖື, ການຮອງຮັບແມ່ນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມອຸປະກອນ ແລະລຸ້ນ OS, ແຕ່ WASM fallback ໃນເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນ MDST ຮັບປະກັນການທໍາງານຈະຖືກຮັກສາໄວ້ ເຖິງແມ່ນວ່າການເລັ່ງ GPU ຈະບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ກໍຕາມ. ສະພາບແວດລ້ອມໃນເດັສທັອບທີ່ມີ GPUs ທີ່ອຸທິດຕົນ ຫຼືປະສົມປະສານເປັນຕົວຊີ້ບອກເປົ້າໝາຍທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບການນຳໃຊ້ການຜະລິດໃນມື້ນີ້.

in-browser inference ປຽບທຽບກັບ cloud API inference ໃນແງ່ຂອງຄວາມໄວແນວໃດ?

ສຳ​ລັບ​ຕົວ​ແບບ​ຈຳ​ນວນ​ຂະ​ຫນາດ​ນ້ອຍ​ໃນ​ຮາດ​ແວ​ອຸ​ປະ​ກອນ​ອຸ​ປະ​ກອນ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄໝ, ການ​ສັງ​ລວມ​ທີ່​ອີງ​ໃສ່​ຕົວ​ທ່ອງ​ເວັບ​ສາ​ມາດ​ບັນ​ລຸ​ໄດ້​ເຖິງ 10–30 tokens ຕໍ່​ວິ​ນາ​ທີ, ເຊິ່ງ​ປຽບ​ທຽບ​ໄດ້​ກັບ​ຄວາມ​ໄວ​ຕອບ​ສະ​ໜອງ API Cloud ຂັ້ນ​ກາງ​ໂດຍ​ບໍ່​ມີ​ການ​ແຝງ​ໄປ​ກັບ​ເຄືອ​ຂ່າຍ. ການແຝງໂທເຄັນທຳອິດມັກຈະໄວກວ່າຈຸດສິ້ນສຸດຄລາວທີ່ກຳລັງໂຫຼດຢູ່, ເພາະວ່າບໍ່ມີການເຂົ້າຄິວ. ລຸ້ນໃຫຍ່ ແລະອຸປະກອນລະດັບຕ່ຳກວ່າຈະເຫັນການສົ່ງຜ່ານທີ່ຫຼຸດລົງຕາມທຳມະຊາດ, ເຮັດໃຫ້ການເລືອກແບບຈຳລອງ ແລະ ລະດັບປະລິມານເປັນໜ້າປັດປະສິດທິພາບຫຼັກທີ່ມີໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາ.

ການລວມຕົວຂອງ WebGPU, WebAssembly, ແລະລະບົບນິເວດແບບຈໍາລອງ GGUF ກໍາລັງສ້າງຈຸດສະທ້ອນທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບວິທີການທີ່ຄວາມສາມາດຂອງ AI ຖືກຈັດສົ່ງພາຍໃນແອັບພລິເຄຊັນເວັບ. ທຸລະກິດທີ່ກ້າວໄປໄວເພື່ອເຊື່ອມໂຍງກອບການສະຫຼຸບດ້ານລູກຄ້າເຊັ່ນ MDST Engine ຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນທີ່ທົນທານ - ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານທີ່ຕໍ່າກວ່າ, ການຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ແຂງແຮງກວ່າ, ແລະຄຸນສົມບັດ AI ທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ທຸກບ່ອນ, ໃນການເຊື່ອມຕໍ່ໃດໆ.

ຖ້າທ່ານກຳລັງສ້າງ ຫຼືຂະຫຍາຍທຸລະກິດ ແລະຕ້ອງການເຂົ້າເຖິງແພລດຟອມທີ່ອອກແບບມາເພື່ອປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານທີ່ເບິ່ງໄປຂ້າງໜ້າຢ່າງແນ່ນອນ, ເລີ່ມການເດີນທາງ Mewayz ຂອງທ່ານໃນ app.mewayz.com. ດ້ວຍ 207 ໂມດູນ ແລະແຜນການລວມຈາກ $19 ຕໍ່ເດືອນ, Mewayz ໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນການເຮັດວຽກທີ່ສະຫຼາດຂຶ້ນ—ໃນທຸກມື້ນີ້ ແລະ ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດຂອງ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ.