离线使用OpenELM有哪些限制

离线使用OpenELM模型的限制主要包括以下几点：

1. 开源许可证和专利索赔权利：虽然OpenELM采用了开源许可证发布，但苹果明确表示，任何基于OpenELM的衍生作品都将被视为侵犯其权利，苹果保留提出专利索赔的权利。
2. 训练和评估框架的依赖：OpenELM的训练和评估框架包括CoreNet等，这些框架虽然开源，但并非所有用户都能够轻松获取和配置，特别是在没有苹果硬件资源的设备上。
3. 硬件要求：OpenELM模型虽然可以在端侧设备上独立运行，但其性能和效率高度依赖于苹果的专有硬件，如A100或H100 GPU。在资源有限的设备上，可能无法达到最佳性能。
4. 模型转换和微调：OpenELM附带了将模型转换为MLX库的代码，以便在苹果设备上进行推理和微调。然而，这需要用户具备一定的编程和机器学习知识，并且只能在苹果设备上进行。
5. 数据集和训练资源：OpenELM的训练数据集和预训练模型是基于大量公共数据集生成的，这些数据集的获取和使用可能受到限制，尤其是在非苹果设备上进行训练时。
6. 性能对比：虽然OpenELM在多个评估基准上表现优异，但与微软的Phi-3等模型相比，其在某些性能指标上仍存在差距，特别是在创造力和复杂推理任务上。

总的来说，OpenELM的离线使用虽然为用户提供了便利，但在许可证、硬件依赖、模型转换、数据集获取和性能等方面存在一定的限制。