1.2 安装 Android Studio 1.3 设置环境变量 2. 转换模型 2.1 安装 mlc-llm 2.2 转换参数 2.3 生成配置 2.4 上传到 H*ugging*Face 2.5 (可选) 测试转换的模型 3 打包运行 3.1 修改配置文件 3.2 运行打包命令 3.3 创建签名 3.4 修改 gradle 配置 3.5 命令行编译 3.6 运行体验 本文来自社区投稿,作者:Tim ...
adb shell "mkdir -p /storage/emulated/0/Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/" adb push dist/Llama-2-7b-chat-ms-q4f16_1/params /data/local/tmp/Llama-2-7b-chat-ms-q4f16_1/ adb shell "mv /data/local/tmp/Llama-2-7b-chat-ms-q4f16_1 /storage/emulated/0/Android/data/ai.mlc.mlcchat...
而Llama-2-7b模型则是一种基于Transformer的预训练语言模型,具有良好的自然语言处理能力。在Android设备上本地运行Llama-2-7b模型,可以为用户提供更加快速和便捷的语言处理服务。二、准备工作在开始之前,您需要确保您的Android设备满足以下条件: 设备具有足够的存储空间,以容纳Llama-2-7b模型和MLC-LLM运行所需的数据和...
2.4 上传到HuggingFace 上传这一步需要能访问 HuggingFace,可能需要部署代理,如果没有代理可以直接在接下来的配置中使用此链接https://huggingface.co/timws/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLC 中的模型(和文档 https://llm.mlc.ai/docs/deploy/android.html#android-sdk 中的转换方法一样) 2.5 (可选) 测...
由于Llama-2-7b模型规模庞大,直接在Android设备上运行可能会遇到性能瓶颈。因此,我们需要进行一系列优化措施。首先,通过模型量化技术减小模型大小和提高推理速度。其次,利用MLC-LLM框架提供的多线程和异步推理功能,实现并发处理和高效利用设备资源。此外,还可以根据具体应用场景调整模型参数和推理策略,以达到最佳性能和准确率...
这里把踩的坑和Android编译方法都描述一下。 我这里编译了一个RWKV4 World 3B模型的权重int4量化版本的apk,地址为:https://github.com/BBuf/run-rwkv-world-4-in-mlc-llm/releases/download/v1.0.0/app-debug.apk 。感兴趣的小伙伴可以下载这个apk到android手机上来运行,需要注意的是由于要在线拉取HuggingFace...
简介:本文介绍了如何利用MLC LLM框架将大型语言模型Llama2-7B部署到Android手机上,分析了部署过程中的关键挑战,并通过案例展示了具体的实施方案,最后展望了这一技术在移动设备领域的发展前景。 随着人工智能技术的不断突破,大型语言模型(LLM)在各领域的应用日益广泛。然而,将这些模型部署到资源有限的移动设备如Android手...
.gitignore MLC-LLM support for Android (mlc-ai#106) May 9, 2023 CMakeLists.txt [Fix] android cmake (mlc-ai#939) Sep 20, 2023 README.md [Doc] Update URL to llm.mlc.ai (mlc-ai#984) Sep 28, 2023 prepare_libs.sh [Android] Use AlertDialog instead of Toast (mlc-ai#1039) Oct ...
目前,MLC LLM 可用于 Windows、Linux、macOS 和 iOS 平台,暂时还没有适用于 Android 的版本。 根据外媒tomshardware 的测试,6GB 内存的苹果iPhone 14 Pro Max 和 iPhone 12 Pro Max 手机成功运行了MLC LLM,安装大小为 3GB。而 4GB 内存的苹果iPhone 11 Pro Max 无法运行 MLC LLM。
我已经成功地在三星S23上运行了LLava。顺便说一下，Android目前只支持文本输入，尚未支持图像输入，因此...