本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-1.8B-Chat部署到安卓手机上。 github.com/InternLM/Int 首先我们来看一下最终的效果～ 1. 环境准备 1.1 安装 rust 可参考 forge.rust-lang.org/inf此处使用了国内的镜像,如下列命令,当出现选项时选择 Enter 安装。 export R
首先,我们需要使用mlc-llm工具对qwen-7b模型进行压缩。这可以通过以下步骤实现: 将qwen-7b模型转换为PyTorch格式(如果尚未转换)。 使用mlc-llm的压缩功能对模型进行压缩。您可以通过调整压缩参数来优化模型大小和性能之间的平衡。 压缩完成后,您将得到一个优化后的模型文件,其体积将比原始模型小得多。 三、模型部署 ...
要将Llama2-7B模型部署到Android手机上运行,您需要遵循以下步骤:第一步:准备环境您需要安装Java Development Kit(JDK)和Android Studio,以便在您的计算机上构建和测试应用程序。确保您的计算机满足最低系统要求。第二步:获取MLC LLM您可以从官方网站或GitHub仓库下载MLC LLM。MLC LLM是一个开源项目,提供了将机器学习模...
今天这篇小作文延续端侧部署系列,主要介绍MLC-LLM最新更新的推理部署引擎MLCEngine及其使用说明。后续会陆续补充介绍更多MLC的详情及其实践,感兴趣的小伙伴可以留意。如需与小编进一步交流,可以在公众号上添加小编微信好友。 https://u.wechat.com/ECIdRPbtgC0Y94tFkC_rr4s (二维码自动识别) 简介 当下正是大型语言...
MLC-LLM的编译部署流程在MLC-LLM的官方文档已经比较详细了,但这部分有一些隐藏的坑点需要你去发现,比如现在要支持的RWKV-World模型它的Tokenizer是自定义的,并不是Huggingface的格式,这就导致我们不能使用MLC-LLM去直接编译这个模型,也不能使用预编译好的MLC-LLM二进制库去运行这个模型了。另外,在编译MLC-LLM仓库之...
大模型|LLM 3.7万 213 03:50:48 App 【DeepSeek+Dify】手把手教你搭建私有AI工作流,实现快速打造私人AI助理!小白也可以轻松上手!大模型|LLM 4349 6 14:36 App Dify二次开发系列视频答疑 6123 32 10:29:07 App 【2025版】目前B站唯一将DeepSeek本地部署+构建企业级私有知识库实战讲明白的教程,存下吧...
MLC-LLM部署模型 官方文档:https://llm.mlc.ai/docs/install/mlc_llm.html#install-mlc-packages 如果你和我一样是windows的环境,那你就需要安装GPU-Z查看一下你的电脑是否支持Vulkan,因为跨平台主要是根据Vulkan框架实现的。 环境 官方文档的环境安装有点坑没有安装m2w64-toolchain,如果你和我一样是windows系统...
图1. MLCEngine:通用LLM部署引擎 实现通用部署的路径具有独特的挑战。首先,它需要支持广泛的GPU编程模型和运行时,以在每个支持的平台上实现加速。这样的过程通常需要大量重复的工程工作。我们需要在可能的情况下利用有效的供应商库,但也需要支持缺乏标准库支持的新兴平台,如Vulkan或WebGPU。此外,每个应用平台都有不同的...
下面是编译出apk的详细教程。在这之前请阅读:MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s) ,这是前置内容。 对于Android,你可以按照https://mlc.ai/mlc-llm/docs/deploy/android.html的教程在你的手机上编译apk。 根据官方教程,这里有一些需要修改的地方: ...
在安卓平台上部署MLC-LLM框架时,开发者常常会遇到一些难点和痛点。首先,安卓设备的多样性和碎片化问题使得框架的兼容性和性能优化变得复杂。不同的设备型号、系统版本以及硬件配置都会对MLC-LLM框架的运行效果产生影响。其次,机器学习模型的部署通常需要大量的计算资源,而安卓设备的计算能力有限,如何在保证性能的同时降低资...