Webinar: KI im Browser: Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN

Immer mehr Entwickler beabsichtigen, Generative-AI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Dieser Weg führt bislang praktisch immer in die Cloud – doch das muss nicht unbedingt so sein! Aktuell gibt es unterschiedliche vielversprechende Ansätze, KI-Modelle direkt auf dem Rechner des Anwenders auszuführen: Hugging Face bietet etwa mit Transformers.js die Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle direkt im Browser zu nutzen. Die Web Neural Network API (WebNN) des W3C, die sich noch in der Spezifikationsphase befindet, wird solchen Modellen in Zukunft Zugang zur Neural Processing Unit (NPU) des Geräts gewähren: Damit können etwa auch Large Language Models (LLM) oder Stable-Diffusion-Modelle effizient im Browser betrieben werden.

Die Vorteile dieser Ansätze liegen auf der Hand: Lokal ausgeführte KI-Modelle stehen auch offline zur Verfügung, die Nutzerdaten verlassen das Gerät nicht und das alles dank Open-Source-Modellen sogar kostenfrei. Aber natürlich muss das Modell erstmal auf das Gerät des Anwenders übertragen werden, das auch noch ausreichend leistungsfähig sein muss. In diesem Webinar wird Christian Liebel, Thinktectures Vertreter beim W3C, diese unterschiedlichen Ansätze präsentieren, um auch Ihre Single-Page App smarter zu machen. Wir werden Anwendungsfälle diskutieren und Vor- und Nachteile der jeweiligen Lösungen aufzeigen. Seien Sie dabei!

Transcript

1. KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Christian Liebel @christianliebel Consultant
2. Hello, it’s me. KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Christian Liebel X: @christianliebel Email: christian.liebel @thinktecture.com Angular & PWA Slides: thinktecture.com /christian-liebel
3. What to expect Focus on web app development Focus on Generative AI Up-to-date insights: the ML/AI field is evolving fast Live demos on real hardware What not to expect Deep dive into AI specifics Stable libraries or specifications KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Expectations
4. KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Generative AI everywhere
5. Run locally on the user’s system KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Single-Page Applications Server- Logik Web API Push Service Web API DBs HTML, JS, CSS, Assets Webserver Webbrowser SPA Client- Logik View HTML/CSS View HTML/CSS View HTML/CSS HTTPS WebSockets HTTPS HTTPS
6. Make SPAs offline-capable KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Progressive Web Apps Service Worker Internet Website HTML/JS Cache fetch
7. Speech OpenAI Whisper tortoise-tts … Overview KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Generative AI Images Midjourney DALL·E Stable Diffusion … Audio/Music Musico Soundraw … Text OpenAI GPT LLaMa Vicuna …
8. Speech OpenAI Whisper tortoise-tts … Overview KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Generative AI Images Midjourney DALL·E Stable Diffusion … Audio/Music Musico Soundraw … Text OpenAI GPT LLaMa Vicuna …
9. Examples KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Generative AI Cloud Providers
10. Drawbacks – Require an active internet connection – Affected by network latency and server availability – Data is transferred to the cloud service – Require a subscription à Can we run models locally? KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Generative AI Cloud Providers
11. Large: Trained on lots of data Language: Process and generate text Models: Programs/neural networks Examples: – GPT (ChatGPT, Bing Chat, …) – LaMDA (Google Bard) – LLaMa (Meta AI) KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Large Language Models
12. Token A meaningful unit of text (e.g., a word, a part of a word, a character). Context Window The maximum amount of tokens the model can process. Parameters Internal variables learned during training, used to make predictions. KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Large Language Models
13. Prompts serve as the universal interface Unstructured text conveying specific semantics Paradigm shift in software architecture Human language becomes a first-class citizen Caveats Non-determinism and hallucination, prompt injections KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Large Language Models
14. https://webllm.mlc.ai/ KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Large Language Models
15. Size Comparison Model:Parameters Size mistral:7b 4.1 GB vicuna:7b 3.8 GB llama2:7b 3.8 GB llama2:13b 7.4 GB llama2:70b 39.0 GB zephyr:7b 4.1 GB KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Large Language Models
16. Storing model files locally KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Cache API Internet Website HTML/JS Cache with model files Hugging Face
17. Parameter cache KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Cache API
18. KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN WebAssembly (Wasm) Bytecode for the web Compile target for arbitrary languages Can be faster than JavaScript WebLLM needs the model and a Wasm library to accelerate model computations
19. KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN WebGPU Grants low-level access to the Graphics Processing Unit (GPU) Near native performance for machine learning applications Supported by Chromium-based browsers on Windows and macOS from version 113
20. Grants web applications access to the Neural Processing Unit (NPU) of the system via platform-specific machine learning services (e.g., ML Compute on macOS/iOS, DirectML on Windows, …) Even better performance when compared to WebGPU Currently in specification by the WebML Working Group at W3C Implementation in progress for Chromium-based browsers https://webmachinelearning.github.io/webnn-intro/ KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Outlook: WebNN
21. KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN WebNN: near-native inference performance Source: Intel. Browser: Chrome Canary 118.0.5943.0, DUT: Dell/Linux/i7-1260P, single p-core, Workloads: MediaPipe solution models (FP32, batch=1)
22. On NPM KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN WebLLM
23. Live Demo Add a “copilot” to a todo application using the @mlc-ai/web-llm package. For the sake of simplicity, all TODOs are added to the prompt. Remember: LLMs have a context window. If you need to chat with a larger set of text (including documents), please refer to Retrieval Augmented Generation (RAG). KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Large Language Models
24. Text-to-image model Generates 512x512px images from a prompt Runs on “commodity” hardware (with 8 GB VRAM) Open-source KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Stable Diffusion
25. Specialized version of the Stable Diffusion model for the web 2 GB in size Subject to usage conditions: https://huggingface.co/runwayml/stable- diffusion-v1-5#uses No npm package this time KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Web Stable Diffusion
26. https://websd.mlc.ai/ KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Web Stable Diffusion
27. Live Demo Retrofitting AI image generation into an existing drawing application (https://paint.js.org) KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Web Stable Diffusion
28. Advantages – Data does not leave the browser – High availability (offline support) – Low latency – Low cost KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Local AI Models
29. Disadvantages – High system requirements (RAM, GPU) – High bandwidth requirements (large model size) – WebGPU is only supported by Chromium-based browsers – WebNN is not available yet – Loading the model takes time – Models cannot be shared across origins – Potent models such as GPT are closed-source KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Local AI Models
30. Mitigations Download model in the background if the user is not on a metered connection Helpful APIs: – Network Information API to estimate the network quality/determine data saver (negative standards position by Apple and Mozilla) – Storage Manager API to estimate the available free disk space KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Local AI Models
31. Alternatives: Ollama Local runner for AI models Offers a local server a website can connect to à allows sharing models across origins Supported on macOS and Linux (Windows coming soon) https://webml-demo.vercel.app/ https://ollama.ai/ KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Local AI Models
32. Hugging Face Transformers Pre-trained, specialized, significantly smaller models beyond GenAI Examples: – Text generation – Image classification – Translation – Speech recognition – Image-to-text KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Alternatives
33. Transformers.js JavaScript library to run Hugging Face transformers in the browser Supports most of the models https://xenova.github.io/transformers.js/ KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Alternatives
34. – Cloud-based models (especially OpenAI/GPT) remain the most potent models and are easier to integrate (for now) – Due to their size and high system requirements, local generative AI models are currently rather interesting for very special scenarios (e.g., high privacy demands, offline availability) – Small, specialized models are an interesting alternative (if available) – Open-source generative AI models rapidly advance and are becoming more compact and efficient – Computers are getting more powerful KI im Browser Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN Summary
35. Thank you for your kind attention! Christian Liebel @christianliebel christian.liebel@thinktecture.com