MLC LLM: Motor de Despliegue Universal para LLMs en cualquier plataforma
MLC LLM: Motor de Despliegue Universal para LLMs en Cualquier Plataforma
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) ya están potenciando todo, desde chatbots hasta asistentes de código. Sin embargo, ejecutarlos localmente —en PCs, dispositivos móviles o incluso navegadores— sigue siendo un dolor de cabeza. MLC LLM resuelve ese problema actuando como un compilador de aprendizaje automático que transforma cualquier LLM en un motor de inferencia de alto rendimiento y multiplataforma.
Por qué MLC LLM Importa
- Inferencia sin Costo y sin Nube – No requiere suscripción a GPU‑as‑a‑Service.
- Base de Código Unificada – Escriba una vez, ejecute en cualquier lugar: Windows, Linux, macOS, iOS, Android, WebGPU.
- Rendimiento Nativo – Aproveche Vulkan en escritorios, Metal en Apple Silicon, CUDA/ROCm en NVIDIA/AMD, y WebGPU en navegadores.
- Comunidad de Código Abierto – Más de 20 000 estrellas en GitHub, más de 150 colaboradores y un rastreador de issues activo.
Arquitectura Central
Input Model (ONNX / PyTorch / TensorFlow) →
TensorIR ↔ MLC Compiler ↔ MLCEngine kernels →
Runtime (REST/API/JS/Swift/Kotlin)
- TensorIR – Un IR de bajo nivel que captura operaciones tensoriales y su localidad.
- MLC Compiler – Aplica optimizaciones de TensorIR, transformaciones de planificación y generación de código específica de la plataforma.
- MLCEngine – Un motor de inferencia ligero y seguro en hilos que expone una API REST compatible con OpenAI, un módulo Python y enlaces nativos para iOS/Android.
El compilador aprovecha investigaciones probadas como TensorIR, MetaSchedule y TVM para generar kernels eficientes. También incorpora optimización de programas probabilísticos para descubrir automáticamente el mejor horario para una GPU dada.
Plataformas y GPUs Soportadas
| Plataforma | Soporte de GPU | Backend |
|---|---|---|
| Windows | NVIDIA, AMD, Intel | Vulkan, CUDA, ROCm |
| Linux | NVIDIA, AMD, Intel | Vulkan, CUDA, ROCm |
| macOS | Apple M1/M2 | Metal |
| iOS/iPadOS | Apple A‑series | Metal |
| Android | Adreno, Mali | OpenCL |
| Web | Navegador | WebGPU + WASM |
Tip: Incluso en laptops sin GPU dedicada, MLC LLM puede ejecutarse en modo CPU con una penalización de rendimiento, lo que lo hace útil para prototipos rápidos.
Inicio Rápido – Desde el Repositorio a la API REST
# 1. Clonar el repositorio
git clone https://github.com/mlc-ai/mlc-llm.git
cd mlc-llm
# 2. Compilar el motor (requiere CMake, Clang y SDKs para su plataforma objetivo)
# Por ejemplo, en Linux con CUDA:
./scripts/build_python.sh --cuda
# 3. Instalar el paquete Python
pip install .
# 4. Iniciar el servidor REST
mlc_llm serve --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
# 5. Consultar el modelo
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"model":"..."}'