Pruning: Du könntest versuchen, das Modell zu "prunen", also unnötige Teile des Modells zu entfernen, die wenig zur Leistungsfähigkeit beitragen. Dadurch wird das Modell kleiner und schneller.

Quantisierung: Dies reduziert die Präzision der Berechnungen (z. B. von 32-Bit- auf 16-Bit-Gleitkommazahlen) und reduziert den Speicherbedarf, was zu einer besseren Performance führt.

Distillation: Hierbei handelt es sich um eine Methode, bei der ein kleineres, effizienteres Modell auf Basis eines größeren Modells trainiert wird, um dieselbe Leistung zu erbringen, jedoch mit geringeren Ressourcenanforderungen.

WebAssembly (Wasm): Wenn du nicht schon WebAssembly verwendest, könnte es eine Option sein. Mit WebAssembly kannst du native Code-Ausführung im Browser erreichen, was zu einer deutlich besseren Leistung führen kann, insbesondere bei rechenintensiven Prozessen wie maschinellem Lernen.

WebGL/GPU-Nutzung: Viele Modelle profitieren enorm von der Nutzung der GPU. Wenn dein KI-Model das unterstützt, könnte die Ausführung über WebGL oder eine WebGPU-Schnittstelle im Browser die Geschwindigkeit erheblich steigern.

Batch-Verarbeitung: Statt jedes Token sofort zu verarbeiten, könntest du mehrere Tokens in Batches zusammenfassen und diese dann auf einmal verarbeiten. Dies kann den Overhead von Kommunikation und Berechnung reduzieren und so die Performance verbessern.

Async-Verarbeitung: Falls du es nicht schon nutzt, solltest du asynchrone Anfragen verwenden, um die Verarbeitung im Hintergrund laufen zu lassen, ohne den Browser oder die Benutzererfahrung zu blockieren.

Vereinfachte Modelle für spezifische Aufgaben: Manchmal ist es besser, kleinere, spezialisierte Modelle für spezifische Aufgaben zu verwenden, anstatt ein großes Modell, das alle Aufgaben erledigt. Diese kleineren Modelle benötigen oft weniger Rechenleistung und können schneller ausgeführt werden. Du kannst auch kleinere Modelle nutzen, auf die ein größeres Modell zugreift und so immer die Fähigkeit im Prinzip spezialisiert, so werden viele kleine Module zu einem gesamteinheitlichen Modul.

Token-Kürzung: Falls es möglich ist, die Länge der Eingabetoken zu verringern, kann dies die Berechnungsanforderungen des Modells reduzieren. Wenn du beispielsweise ein Sprachmodell verwendest, könnte eine Reduzierung der Zeichenanzahl in den Eingaben den Ressourcenbedarf erheblich senken.

Chatverlauf: Ein Chatverlauf, der vom Nutzer auch bei Bedarf umbenannt oder exportiert werden kann, wäre auch sinnvoll für einige Arbeiten.

Ich würde eine lokale Prompt-Eingabemöglichkeit übrigens sehr begrüßen, ein einfaches interface würde ja reichen a lá:
import sys

Hier kommt der Code, der dein KI-Modell ausführt

Zum Beispiel eine Eingabe an die AI senden und die Antwort empfangen

def get_ai_response(prompt):
# Hier ist ein einfaches Beispiel
return f"(Antwort von der KI)"

if name == "main":
prompt = sys.argv[1] # Der Eingabewert von der PHP-Seite
response = get_ai_response(prompt)
print(response) # Die Antwort zurückgeben