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随着大型语言模型 (LLM)例如Llama 2和Llama 3不断突破人工智能的界限它们正在改变我们与周围技术的互动方式。这些模型早已集成到我们的手机中但到目前为止它们理解和处理请求的能力还非常有限。然而这些新型LLM人工智能模型可以理解和生成类似人类的文本使它们成为增强语音助手、聊天机器人和其他自然语言处理任务等应用程序的理想选择。
然而这些 AI 模型的一个主要限制是它们需要大量资源才能运行计算。虽然桌面应用程序可以利用强大的CPUs 和GPUs但手机的硬件却有限得多。更困难的是由于我们的移动设备几乎一直伴随着我们隐私也是一个更大的问题。网络连接也是一个问题因为快速可靠的信号并不能保证。因此为了最大限度地利用Llama 3Android 设备上的东西我们必须在设备上离线运行它。
我们在 Android 手机上没有太多这样的选择。话虽如此也有些工具可让您在 Android 设备上本地下载和运行 LLM 模型。您可以下载小型 AI 模型2B 到 8B如Llama 3、Gemma、Phi-2、Mistral 等。就此而言让我们开始吧。
在本文中我们将探讨如何在 Android 设备上运行小型轻量级模型例如 Gemma-2B、Phi-2 和 StableLM-3B 。 具体操作
克隆此repo以访问并使用作为示例提供的演示 Android 应用程序git clone https://github.com/googlesamples/mediapipe cd mediapipe git sparse-checkout init --cone git sparse-checkout set examples/llm_inference/android
接下来下载您选择的量化 LLM 模型。目前文档仅支持四种模型Gemma 2B、Phi-2、Falcon-RW-1B 和 StableLM-3B。
为了避免兼容性问题请在下载过程中使用此 Colab 笔记本LLM 转换笔记本。
现在您已经下载了 model.bin 文件您需要将其传输到您的 Android 设备。您可以使用命令adb shell推送文件如文档中所述
有关使用 Android 调试桥 (ADB) 的更多详细信息请参阅本文了解 Android 调试桥 (ADB)。
传输模型后导航到InferenceModel.kt位于以下位置的文件mediapipe/examples/llm_inference/android/app/ src / main /java/com/google/mediapipe/examples/llminference
在此文件中修改generateResponseAsync函数以更新模型路径以反映您在手机上存储模型的位置 接下来将 Android 应用程序构建为 APK 文件并将其安装在 Android 手机上 演示
为了演示我在搭载骁龙 778 芯片的 Android 手机上测试了 Gemma-2B 4 位模型并检查了结果。 结论
在 Android 手机上运行小型轻量级模型效果很好 。在演示中我们使用了搭载骁龙 芯片的手机。响应需要几秒钟结果并不完美可能是因为使用了量化模型
然而关键的一点是在设备上运行轻量级 LLM 相当令人印象深刻表明这些模型变得更加高效。 欢迎你分享你的作品到我们的平台上. http://www.shxcj.com 或者 www.2img.ai 让更多的人看到你的才华。
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