Pengantar

Large Language Model (LLM) seperti yang digunakan pada chatbot, asisten virtual, dan sistem analitik cerdas dikenal memiliki ukuran model yang sangat besar serta kebutuhan komputasi tinggi. Secara tradisional, model-model ini dijalankan di server cloud dengan sumber daya melimpah. Namun, tren komputasi modern mulai bergeser ke edge computing, di mana pemrosesan dilakukan langsung di perangkat dengan resource terbatas seperti laptop, smartphone, atau IoT.

Untuk menjembatani kesenjangan tersebut, para peneliti dan engineer mengandalkan dua teknik utama: quantization dan pruning. Keduanya memungkinkan LLM berukuran besar diperkecil tanpa mengorbankan performa secara signifikan. Artikel ini membahas bagaimana kedua teknik ini bekerja dan mengapa keduanya menjadi kunci dalam menjalankan AI di perangkat edge.

Mengapa LLM Sulit Dijalankan di Perangkat Edge?

LLM modern memiliki karakteristik:

  • Jutaan hingga miliaran parameter

  • Konsumsi memori besar

  • Kebutuhan komputasi tinggi dan berkelanjutan

Perangkat edge memiliki keterbatasan pada:

  • Kapasitas RAM

  • Daya komputasi

  • Konsumsi energi

Tanpa optimasi, menjalankan LLM secara lokal hampir mustahil. Inilah alasan mengapa kompresi model menjadi sangat penting.

baca juga : Apa Itu NPU? Cara Kerja Neural Processing Unit di Laptop Generasi Terbaru

Apa Itu Quantization?

Quantization adalah teknik untuk mengurangi presisi numerik parameter model.

Cara Kerja Quantization

Secara default, banyak model AI menggunakan representasi floating-point 32-bit (FP32). Quantization mengubahnya menjadi:

  • FP16

  • INT8

  • Bahkan INT4 pada beberapa implementasi ekstrem

Dampaknya

  • Ukuran model jauh lebih kecil

  • Konsumsi memori berkurang drastis

  • Inferensi lebih cepat dan hemat daya

quantization memungkinkan model AI berjalan lebih efisien di perangkat dengan keterbatasan hardware.

Apa Itu Pruning?

Pruning adalah teknik menghapus parameter atau neuron yang kontribusinya kecil terhadap output model.

Jenis-Jenis Pruning

1. Weight Pruning

Menghapus bobot (weights) bernilai kecil yang dianggap tidak signifikan.

2. Structured Pruning

Menghapus unit yang lebih besar seperti:

  • Neuron

  • Channel

  • Layer tertentu

Dengan pruning, model menjadi lebih ringan tanpa kehilangan akurasi secara drastis jika dilakukan dengan benar.

baca juga : MFA Bypass: Mengenal Teknik Peretas Melewati Autentikasi Dua Faktor dan Cara Mencegahnya

Mengapa Quantization dan Pruning Sering Digunakan Bersamaan?

Menggunakan salah satu teknik saja sering kali belum cukup.

Pendekatan Kombinasi

  • Pruning mengurangi kompleksitas struktur model

  • Quantization mengurangi ukuran dan presisi data

Hasilnya:

  • Model lebih kecil

  • Latensi inferensi lebih rendah

  • Cocok untuk edge device dengan daya terbatas

Pendekatan ini banyak digunakan dalam optimasi model AI untuk edge dan embedded system (dikutip dari NVIDIA).

Dampak Nyata pada Implementasi Edge AI

LLM Lokal Tanpa Cloud

Dengan model yang sudah di-quantize dan di-prune:

  • AI dapat berjalan offline

  • Privasi data lebih terjaga

  • Ketergantungan pada cloud berkurang

Efisiensi Energi

Model yang lebih ringan berarti:

  • Konsumsi daya lebih rendah

  • Performa lebih stabil pada perangkat portabel

Hal ini sangat penting untuk laptop AI, smartphone, dan sistem IoT.

Tantangan dalam Quantization dan Pruning

Meskipun menjanjikan, teknik ini tetap memiliki risiko:

  • Penurunan akurasi jika optimasi terlalu agresif

  • Kompleksitas tuning dan evaluasi

  • Tidak semua arsitektur model cocok untuk pruning ekstrem

Karena itu, optimasi harus dilakukan secara terukur dan berbasis pengujian.

baca juga : System Hardening: 7 Langkah Mengunci Celah Keamanan pada Windows Server agar Tidak Mudah Dieksploitasi

Kesimpulan

Quantization dan pruning memainkan peran krusial dalam membawa LLM dari lingkungan cloud ke perangkat edge dengan resource terbatas. Keduanya memungkinkan model AI tetap fungsional, efisien, dan relevan di era komputasi terdistribusi.

Di tengah meningkatnya kebutuhan AI lokal—baik untuk alasan privasi, latensi, maupun efisiensi energi—teknik kompresi model bukan lagi sekadar optimasi tambahan, melainkan fondasi utama pengembangan AI modern di edge computing.

Related Posts: