Un utente del forum LocalLLaMA ha sollevato una questione interessante: è possibile realizzare un modello speech-to-speech sufficientemente piccolo da poter essere eseguito direttamente su un dispositivo, senza ricorrere a risorse cloud?

La sfida dell'inference on-device

La domanda evidenzia una delle sfide principali nello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale: bilanciare la complessità del modello con le capacità hardware del dispositivo su cui deve essere eseguito. I modelli speech-to-speech, che convertono un input vocale in un altro output vocale (eventualmente in un'altra lingua), tendono ad essere computazionalmente intensivi.

Possibili soluzioni

L'utente si chiede se, in mancanza di soluzioni pronte all'uso, sia possibile sviluppare un modello ad hoc, ottimizzato per un caso d'uso specifico. Questo approccio potrebbe consentire di ridurre la dimensione del modello e i requisiti di calcolo, rendendolo adatto all'esecuzione su dispositivi con risorse limitate. Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare, come discusso in AI-RADAR nella sezione /llm-onpremise.