如何实现手机端离线对话，部署Qwen-1.8B轻量级端侧AI模型？
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计829个文字，预计阅读时间需要4分钟。
若您希望在手机端运行Qwen-1.8B模型并实现无需联网的本地对话功能，需解决模型体积过大、内存占用高及ARM+CPU推理效率低等问题。以下是一些可行的端侧部署路径：
一、使用MLC-LLM框架编译并打包Android APK
MLC-LLM通过机器学习编译技术将模型图与算子深度融合，生成高度优化的原生Android可执行代码，支持INT4量化与上下文动态管理，适用于中低端ARM设备。
1、克隆MLC-LLM仓库并在Linux/macOS主机上完成基础环境配置，确保安装Python 3.9+、Android NDK r23b及以上版本。
2、设置环境变量：MODEL_NAME=Qwen1.5-1.8B-Chat，QUANTIZATION=q4f16_1。
3、执行权重转换命令：mlc_llm convert_weight /share_model_zoo/LLM/Qwen/$MODEL_NAME/ --quantization $QUANTIZATION -o dist/$MODEL_NAME-$QUANTIZATION-MLC/。
4、生成适配Android的配置文件：mlc_llm gen_config /share_model_zoo/LLM/Qwen/$MODEL_NAME/ --quantization $QUANTIZATION --model-type qwen2 --conv-template chatml --context-window-size 4096 -o dist/${MODEL_NAME}-${QUANTIZATION}-MLC/。
本文共计829个文字，预计阅读时间需要4分钟。
若您希望在手机端运行Qwen-1.8B模型并实现无需联网的本地对话功能，需解决模型体积过大、内存占用高及ARM+CPU推理效率低等问题。以下是一些可行的端侧部署路径：
一、使用MLC-LLM框架编译并打包Android APK
MLC-LLM通过机器学习编译技术将模型图与算子深度融合，生成高度优化的原生Android可执行代码，支持INT4量化与上下文动态管理，适用于中低端ARM设备。
1、克隆MLC-LLM仓库并在Linux/macOS主机上完成基础环境配置，确保安装Python 3.9+、Android NDK r23b及以上版本。
2、设置环境变量：MODEL_NAME=Qwen1.5-1.8B-Chat，QUANTIZATION=q4f16_1。
3、执行权重转换命令：mlc_llm convert_weight /share_model_zoo/LLM/Qwen/$MODEL_NAME/ --quantization $QUANTIZATION -o dist/$MODEL_NAME-$QUANTIZATION-MLC/。
4、生成适配Android的配置文件：mlc_llm gen_config /share_model_zoo/LLM/Qwen/$MODEL_NAME/ --quantization $QUANTIZATION --model-type qwen2 --conv-template chatml --context-window-size 4096 -o dist/${MODEL_NAME}-${QUANTIZATION}-MLC/。