オンデバイスVLM (画像入力LLM) のレシピ
この記事で分かること
オンデバイスで動作するVLM（画像入力LLM）の構築方法を学べる。具体的なレシピとして、モデル選定の基準やローカル環境での実装手順が得られる。
詳細要約
オンデバイスVLMを導入する際は、画像認識タスクの軽量化と推論速度のバランスが鍵となる。具体的には、モデル選定時にパラメータ数が1B以下の小型VLMを優先し、入力画像の解像度を224x224に固定することで、スマートフォンやエッジデバイスでも実用的な応答速度を確保できる。また、推論エンジンにはONNX RuntimeやTensorFlow Liteを採用し、量子化（INT8）を適用することでメモリ使用量を半減させる点が実装上の注意点である。