L'article explore un projet pratique qui amène les modèles DeepSeek de Hugging Face dans le navigateur. En utilisant WebGPU pour l'accélération GPU et Web Workers pour le traitement en arrière-plan, il démontre une voie viable pour exécuter de grands modèles de langage entièrement côté client. Cette approche réduit la dépendance aux serveurs cloud, diminue la latence et améliore la confidentialité des données. L'auteur détaille le pipeline de chargement du modèle, la communication entre le thread principal et les workers, et les considérations de performance. Pour les développeurs, cela représente une étape significative vers la démocratisation de l'IA, la rendant accessible directement dans les applications web. À mesure que le support WebGPU s'étend dans les navigateurs, de tels modèles pourraient devenir standard pour les fonctionnalités IA interactives.
Un guide pratique pour déployer des modèles DeepSeek dans le navigateur avec WebGPU et Web Workers pour l'inférence IA sur appareil.