在浏览器中运行大模型：基于 WebGPU 的本地 LLM 应用深度解析

在浏览器中运行大模型：基于 WebGPU 的本地 LLM 应用深度解析

仓库地址：GitHub仓库、Gitee仓库 所有代码均使用 Antigravity IDE 开发，模型为 Gemini 3 Pro

摘要

本文深入剖析了一个完全运行在浏览器中的本地大语言模型应用。该项目使用 Vue 3 + TypeScript 构建，基于 @mlc-ai/web-llm 实现 WebGPU 加速推理，让用户无需服务器即可在浏览器中与 AI 进行隐私保护的对话。项目展示了现代 Web 技术在机器学习领域的强大能力，以及如何通过合理的架构设计实现流畅的用户体验。

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一、项目概述

1.1 背景与动机

随着大语言模型的普及，隐私和数据安全成为用户的核心关切。传统的 AI 应用需要将用户数据上传到服务器，存在潜在的隐私风险。Local LLM 项目旨在解决这一痛点，通过 WebGPU 技术将完整的语言模型加载到浏览器中，实现：

• 🔒 完全本地化：所有对话数据不离开用户设备
• ⚡ GPU 加速：利用 WebGPU 提供接近原生的推理性能
• 💬 多轮对话：支持上下文记忆的连续对话
• 🌐 跨平台：任何支持 WebGPU 的现代浏览器均可使用

1.2 技术栈

技术	版本	用途
Vue 3	^3.5.24	前端框架
TypeScript	~5.9.3	类型安全
Vite	^7.2.4	构建工具
@mlc-ai/web-llm	^0.2.80	WebGPU LLM 引擎
marked	^17.0.1	Markdown 渲染

二、核心架构设计

2.1 整体架构

项目采用典型的组件化 Vue 应用架构，核心分为三层：

┌─────────────────────────────────────┐
│        ChatTerminal.vue             │  ← UI 层
│   (主界面、消息展示、输入处理)      │
├─────────────────────────────────────┤
│       useLocalLLM.ts                │  ← 逻辑层
│   (状态管理、引擎通信、配置管理)    │
├─────────────────────────────────────┤
│       llm.worker.ts                 │  ← 计算层
│   (WebGPU 引擎、模型推理)           │
└─────────────────────────────────────┘

2.2 目录结构

src/
├── components/           # UI 组件
│   ├── ChatTerminal.vue     # 主聊天界面
│   ├── MessageItem.vue      # 单条消息组件
│   ├── SettingsPanel.vue    # 设置面板
│   └── ExportDialog.vue     # 导出对话功能
├── composables/          # 组合式 API
│   └── useLocalLLM.ts       # 核心业务逻辑
├── workers/              # Web Worker
│   └── llm.worker.ts        # LLM 引擎线程
├── utils/                # 工具函数
│   └── storage.ts           # 本地存储
├── types.ts              # 类型定义
└── App.vue               # 根组件

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三、关键技术实现

3.1 WebGPU 引擎初始化

项目的核心是 @mlc-ai/web-llm，一个支持在浏览器中运行量化大模型的库。初始化过程分为以下步骤：

3.1.1 Web Worker 创建

为避免阻塞主线程，模型加载和推理在独立 Worker 中运行：

// src/workers/llm.worker.ts
import { WebWorkerMLCEngineHandler, MLCEngine } from "@mlc-ai/web-llm";

console.log("【Worker线程】脚本加载成功，准备初始化...");

// 创建引擎实例
const engine = new MLCEngine();

// 创建消息处理器
const handler = new WebWorkerMLCEngineHandler(engine);

onmessage = (msg) => {
  handler.onmessage(msg);
};

3.1.2 主线程引擎初始化

在组合式 API 中封装引擎创建逻辑：

// src/composables/useLocalLLM.ts (简化版)
const initEngine = async () => {
  try {
    // 检查 WebGPU 支持
    if (!navigator.gpu) {
      throw new Error("您的浏览器不支持 WebGPU");
    }

    // 创建 Worker 实例
    const worker = new LLMWorker();

    // 创建跨线程的 MLC 引擎
    engine = await CreateWebWorkerMLCEngine(
      worker,
      config.value.modelConfig.modelName,
      {
        initProgressCallback: (report) => {
          loadProgress.value = Math.floor(report.progress * 100);
          loadStatus.value = report.text;
        },
      }
    );

    isLoaded.value = true;
    console.log("✅ 模型加载成功");
  } catch (err) {
    console.error("❌ 模型加载失败:", err);
    loadError.value = err.message;
  }
};

!IMPORTANT\] \> **关键配置**：WebGPU 需要特定的 HTTP 响应头才能正常工作。

3.1.3 Vite 配置

在 vite.config.ts 中添加必要的响应头：

// vite.config.ts
export default defineConfig({
  plugins: [vue()],

  // 预构建 web-llm 依赖
  optimizeDeps: {
    include: ["@mlc-ai/web-llm"],
  },

  server: {
    // 🔑 核心：配置 COOP/COEP 响应头
    headers: {
      "Cross-Origin-Opener-Policy": "same-origin",
      "Cross-Origin-Embedder-Policy": "require-corp",
    },
  },

  worker: {
    format: "es",
  },
});

!WARNING\] 缺少 `Cross-Origin-Opener-Policy` 和 `Cross-Origin-Embedder-Policy` 响应头会导致 SharedArrayBuffer 不可用，WebGPU Worker 无法正常运行。

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3.2 流式对话生成

为了提供更好的用户体验，应用采用了流式响应（Streaming）方式，即 AI 的回复逐字显示：

// src/composables/useLocalLLM.ts
const sendMessage = async (content: string) => {
  if (!engine || isGenerating.value || !content.trim()) return;

  // 1. 添加用户消息
  const userMessage: Message = {
    id: generateId(),
    role: "user",
    content: content.trim(),
    timestamp: Date.now(),
  };
  messages.value.push(userMessage);

  // 2. 创建 AI 消息占位符
  const aiMessageIndex = messages.value.length;
  messages.value.push({
    id: generateId(),
    role: "assistant",
    content: "",
    timestamp: Date.now(),
  });

  isGenerating.value = true;

  try {
    // 3. 构建完整对话上下文
    const chatMessages = [];

    // 添加系统提示词
    if (config.value.systemPrompt.trim()) {
      chatMessages.push({
        role: "system",
        content: config.value.systemPrompt,
      });
    }

    // 添加历史对话
    messages.value.slice(0, -1).forEach((msg) => {
      if (msg.role !== "system" && msg.content.trim()) {
        chatMessages.push({
          role: msg.role,
          content: msg.content,
        });
      }
    });

    // 4. 流式生成
    const chunks = await engine.chat.completions.create({
      messages: chatMessages,
      stream: true,
      temperature: config.value.modelConfig.temperature,
      top_p: config.value.modelConfig.topP,
      max_tokens: config.value.modelConfig.maxTokens,
    });

    // 5. 逐块接收并更新 UI
    for await (const chunk of chunks) {
      const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content || "";
      messages.value[aiMessageIndex].content += delta;
    }
  } catch (err) {
    console.error("❌ 生成失败:", err);
    messages.value[aiMessageIndex].content = `⚠️ 生成失败: ${err.message}`;
  } finally {
    isGenerating.value = false;
    saveChatHistory(messages.value);
  }
};

流式生成的优势：

• ✅ 用户无需等待完整响应，立即看到输出
• ✅ 提供类似打字机效果，改善交互体验
• ✅ 可随时中断生成过程

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3.3 多模型支持

应用内置了三种不同规模的模型，用户可根据性能需求切换：

// src/types.ts
export const AVAILABLE_MODELS = [
  {
    name: "Qwen2.5-1.5B-Instruct-q4f32_1-MLC",
    displayName: "Qwen 2.5 1.5B (快速)",
    description: "轻量级模型，加载快速，适合日常对话",
  },
  {
    name: "Llama-3-8B-Instruct-q4f32_1-MLC",
    displayName: "Llama 3 8B (强大)",
    description: "性能强大，响应质量高，需要更多资源",
  },
  {
    name: "Phi-3.5-mini-instruct-q4f16_1-MLC",
    displayName: "Phi 3.5 Mini (均衡)",
    description: "微软出品，性能与速度均衡",
  },
] as const;

模型切换逻辑：

const switchModel = async (modelName: string) => {
  if (isGenerating.value) {
    throw new Error("正在生成回复，无法切换模型");
  }

  // 更新配置
  config.value.modelConfig.modelName = modelName;
  saveConfig(config.value);

  // 重置引擎状态
  isLoaded.value = false;
  loadProgress.value = 0;
  engine = null;

  // 重新初始化
  await initEngine();
};

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3.4 本地存储与状态持久化

为了提供良好的用户体验，应用会自动保存：

• 📝 对话历史
• ⚙️ 用户配置（模型选择、温度等参数）

// src/utils/storage.ts (示例)
const STORAGE_KEYS = {
  CHAT_HISTORY: "local-llm-chat-history",
  CONFIG: "local-llm-config",
};

export function saveChatHistory(messages: Message[]) {
  localStorage.setItem(STORAGE_KEYS.CHAT_HISTORY, JSON.stringify(messages));
}

export function loadChatHistory(): Message[] {
  const data = localStorage.getItem(STORAGE_KEYS.CHAT_HISTORY);
  return data ? JSON.parse(data) : [];
}

export function saveConfig(config: AppConfig) {
  localStorage.setItem(STORAGE_KEYS.CONFIG, JSON.stringify(config));
}

export function loadConfig(): AppConfig | null {
  const data = localStorage.getItem(STORAGE_KEYS.CONFIG);
  return data ? JSON.parse(data) : null;
}

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四、用户体验优化

4.1 响应式设计

应用采用现代 CSS 技术实现精美的界面：

• 渐变背景：多层次紫色渐变营造沉浸感
• 毛玻璃效果 ：backdrop-filter: blur(10px) 实现半透明模糊
• 动画效果：加载动画、悬停效果、状态指示器脉冲

/* src/components/ChatTerminal.vue */
.chat-terminal {
  background: linear-gradient(135deg, #0f0c29 0%, #302b63 50%, #24243e 100%);
  backdrop-filter: blur(10px);
}

.status-dot {
  animation: pulse 2s infinite;
}

@keyframes pulse {
  0%,
  100% {
    opacity: 1;
  }
  50% {
    opacity: 0.5;
  }
}

4.2 自动滚动

使用 Vue 的 watch 监听消息变化，自动滚动到底部：

// 监听消息数量变化
watch(
  () => messages.value.length,
  async () => {
    await nextTick();
    if (viewport.value) {
      viewport.value.scrollTop = viewport.value.scrollHeight;
    }
  }
);

// 监听流式生成时的内容变化
watch(
  () => messages.value[messages.value.length - 1]?.content,
  async () => {
    await nextTick();
    if (viewport.value && isGenerating.value) {
      viewport.value.scrollTop = viewport.value.scrollHeight;
    }
  }
);

4.3 加载进度反馈

模型加载是个耗时过程（通常 1-5 分钟），精心设计的加载界面至关重要：

<div v-if="!isLoaded" class="loading-screen">
  <div class="loading-content">
    <div class="loading-icon">⚡</div>
    <h2 class="loading-title">
      {{ loadError ? "加载失败" : "正在加载模型" }}
    </h2>

    <div v-if="!loadError" class="progress-container">
      <div class="progress-bar">
        <div class="progress-fill" :style="{ width: loadProgress + '%' }"></div>
      </div>
      <div class="progress-info">
        <span class="progress-percent">{{ loadProgress }}%</span>
        <span class="progress-status">{{ loadStatus }}</span>
      </div>
    </div>

    <div v-else class="error-message">
      <p>❌ {{ loadError }}</p>
      <p class="error-hint">
        请确保使用支持 WebGPU 的浏览器（Chrome/Edge 最新版）
      </p>
    </div>
  </div>
</div>

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五、技术亮点与创新

5.1 完全离线运行

一旦模型加载完成，应用可以完全离线使用。所有计算均在本地完成，无需任何网络请求（除首次加载模型文件）。

5.2 隐私保护

• ✅ 对话内容不上传任何服务器
• ✅ 本地存储采用浏览器 localStorage
• ✅ 用户拥有数据的完全控制权

5.3 高性能推理

通过 WebGPU：

• ⚡ 利用 GPU 并行计算能力
• ⚡ 量化模型（q4f32_1）减少内存占用
• ⚡ 推理速度可达 10-30 tokens/秒（取决于硬件）

5.4 灵活的配置

用户可调整：

• 🎛️ Temperature：控制输出的随机性
• 🎛️ Top P：核采样参数
• 🎛️ Max Tokens：最大生成长度
• 🎛️ System Prompt：自定义 AI 角色

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六、挑战与解决方案

6.1 挑战：浏览器兼容性

问题：WebGPU 是较新的技术，仅在最新版本的 Chrome 和 Edge 中完全支持。

解决方案：

• 启动时检测 navigator.gpu 是否可用
• 提供清晰的错误提示和浏览器升级建议

6.2 挑战：首次加载时间

问题：模型文件体积较大（1.5B 模型约 1GB），首次加载耗时长。

解决方案：

• 实时显示加载进度（百分比 + 状态文本）
• 模型文件缓存在浏览器中（IndexedDB），后续访问无需重新下载
• 提供多种规模的模型供用户选择

6.3 挑战：内存管理

问题：长时间对话可能导致内存占用过高。

解决方案：

• 提供清空对话功能释放内存
• 限制 max_tokens 避免生成过长文本

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七、未来展望

1. 更多模型支持：集成更多开源模型（如 Mistral、Gemma）
2. 多模态能力：支持图像理解（视觉语言模型）
3. RAG 增强：本地知识库检索增强生成
4. 语音交互：集成 Web Speech API 实现语音对话
5. PWA 支持：安装为桌面应用

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八、总结

Local LLM 项目展示了现代 Web 技术的惊人能力：通过 WebGPU，我们可以在浏览器中运行真正的大语言模型，提供接近原生应用的性能。这不仅是对隐私保护的承诺，更是对未来 AI 应用形态的探索。

随着 WebGPU 生态的成熟和浏览器性能的持续提升，本地化 AI 应用将成为重要趋势，为用户提供既强大又安全的智能体验。

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附录：快速开始

安装依赖

npm install

开发运行

npm run dev

构建部署

npm run build

系统要求

• Chrome/Edge 113+ (支持 WebGPU)
• 至少 8GB RAM
• 支持 WebGPU 的独立/集成显卡

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参考资源

• MLC LLM 官方文档
• WebGPU 规范
• Vue 3 文档

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💡 提示：首次运行需要下载模型文件，请耐心等待。建议在 Wi-Fi 环境下使用。