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 RUSTUP_DIST_SERVER=https://...
InternLM 2.5 是上海人工智能实验室发布的新一代大规模语言模型,相比于之前的版本,InternLM 2.5支持百万长文,推理能力开源领先。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。 https://github.com/InternLM/InternLM 首先我们来看一下最终的效果～ 1 环境准备 1.1 安装 rust 可...
MLC-LLM框架作为一种高效的机器学习框架,其在安卓平台上的应用部署也备受关注。本文将从痛点介绍、案例说明以及领域前瞻三个方面,详细探讨MLC-LLM框架在安卓应用中的实战部署。 一、痛点介绍 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...
在安卓平台上实战部署MLC-LLM框架,开发者可能会面临一系列技术难点。以下是一些典型问题及其解决方案: 性能优化:在移动设备上运行大型语言模型,首先要解决的就是性能问题。开发者需要对模型进行剪枝、量化等操作,以减少模型大小和提高推理速度。同时,合理利用硬件加速技术(如GPU加速),也能显著提升模型运行效率。 内存管理...
mlc-llm Android MLCChat失败，[Bug]问题 1 :如何获取到app_config.json 中的model_lib_path_for_...
0x0. 前言这篇文章主要是填一下 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s) 这里留下来的坑,这篇文章里面介绍了如何使用 MLC-LLM 在A100/Mac M2上部署 RWKV 模型。但是探索在Android…
安卓端 方案: 为了实现原生部署,研究团队以机器学习编译(MLC)技术为基础来高效部署 AI 模型。MLC LLM 借助一些开源生态系统,包括来自HuggingFace和 Google 的分词器,以及LLaMA、Vicuna、Dolly等开源 LLM。 MLC LLM 的主要工作流基于 Apache TVM Unity,通过扩展 TVM 后端使模型编译更加透明和高效。
简介:本文深入探讨了MLC-LLM框架在安卓应用部署过程中的实战经验,包括技术难点和解决方案,以及该领域的前瞻性分析。 随着移动智能设备的普及和性能提升,安卓应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在这个背景下,如何将先进的机器学习技术,如MLC-LLM(Machine Learning Framework for Context-aware Large Language ...
在本文中,我们将深入分析MLC-LLM框架在安卓应用中的部署策略与实践经验。 一、MLC-LLM框架简介 MLC-LLM框架是一个专为移动设备设计的机器学习容器,通过对大型语言模型进行优化,在保证性能的同时显著降低了资源消耗。这使得开发者能够将先进的语言处理技术直接集成到安卓应用中,无需依赖云端服务。 二、安卓应用部署痛点...
MLC-LLM框架在安卓应用中的优化与部署策略 简介:本文将深入探讨MLC-LLL框架在安卓应用优化与部署,分析实际案例,并前瞻该技术领域的发展趋势。 随着移动互联网的迅猛发展,安卓应用已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在这个背景下,如何在安卓应用中高效部署MLC-LLM(Machine Learning Compact - Large Language Model...