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大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下 MNN-LLM App 这个基于 MNN-LLM 框架开发的手机 AI 助手应用。在此之前,如果你想了解什么是 MNN,可以阅读《MNN:阿里开源的轻量级深度学习推理框架,支持在移动端等多种终端上运行,兼容主流的模型格式》。
🚀 快速阅读
MNN-LLM App 是阿里巴巴推出的开源 Android 应用,专注于在手机上离线运行大语言模型(LLM)。
- 核心功能:支持多模态交互,包括文本生成文本、图像生成文本、音频转文本及文本生成图像。
- 技术原理:针对移动端 CPU 推理进行了深度优化,预填充和解码速度显著提升。
MNN-LLM App 是什么
MNN-LLM App 是阿里巴巴基于 MNN-LLM 框架开源的 Android 手机应用,支持各类大语言模型(LLM)在手机上离线运行。该应用具备多模态功能,能实现文本生成文本、图像生成文本、音频转文本以及文本生成图像等多种任务。应用对 CPU 推理进行了深度优化,确保高效的本地运行,预填充速度和解码速度均显著优于同类产品。
此外,MNN-LLM App 支持多种主流模型,如 Qwen、Gemma、Llama 等,用户可以根据需要选择不同的模型进行任务处理。
MNN-LLM App 的主要功能
- 多模态交互:支持多种输入输出方式,包括文本生成文本、图像生成文本、音频转文本以及文本生成图像(基于扩散模型)。用户可以通过文字、图片或语音输入,获取相应的生成结果。
- 模型选择与切换:内置多种主流大语言模型(LLM),如 Qwen、Gemma、Llama、Baichuan 等,用户可以根据需求选择不同的模型。
- 离线运行:所有功能在本地设备上运行,无需联网,确保数据隐私和安全性。
- 性能优化:针对移动端 CPU 推理进行了深度优化,预填充和解码速度显著提升,相比同类应用具有更快的响应速度。
- 本地存储:支持将生成的内容保存到本地,方便用户随时查看和使用。
MNN-LLM App 的技术原理
- 移动端 CPU 优化:通过深度优化移动端 CPU 推理,预填充和解码速度显著提升,确保高效的本地运行。
- 多模态支持:集成多种模态处理能力,支持文本、图像和音频的输入输出,满足不同场景的需求。
- 模型轻量化:采用模型压缩和量化技术,减少模型体积和内存占用,提升运行效率。
如何运行 MNN-LLM App
1. 下载应用
你可以从发布页面下载最新版本的 MNN-LLM 应用,或选择自行编译。
2. 安装应用
安装后,你可以在应用中浏览所有支持的模型,下载并与其交互。此外,你还可以在侧边栏中查看和回顾之前的聊天记录。
3. 自行编译
如果你希望自行编译 MNN-LLM 应用,可以按照以下步骤操作:
4. 克隆仓库
git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
AI 代码解读
5. 构建库
cd project/android mkdir build_64 ../build_64.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=true -DMNN_USE_LOGCAT=true -DMNN_OPENCL=true -DLLM_SUPPORT_VISION=true -DMNN_BUILD_OPENCV=true -DMNN_IMGCODECS=true -DLLM_SUPPORT_AUDIO=true -DMNN_BUILD_AUDIO=true -DMNN_BUILD_DIFFUSION=ON -DMNN_SEP_BUILD=ON"
AI 代码解读
6. 复制库文件
find . -name "*.so" -exec cp {} ../apps/MnnLlmApp/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/ \;
AI 代码解读
7. 构建并安装应用
cd ../apps/MnnLlmApp/ ./gradlew installDebug
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资源
- GitHub 仓库:https://github.com/alibaba/MNN
- MNN 官方文档:https://mnn-docs.readthedocs.io/en/latest/intro/about.html
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