3.8.2. Android版部署¶
在 Android 设备上部署 LLM（大型语言模型）并不是一件轻量级的工作
✅ 一、明确需求¶
1. 模型体积¶
小模型（几十MB以内）：如 TinyGPT、MiniLM、Phi-2 等，适合本地运行。
中等模型（几百MB到2GB）：如 LLaMA 2 7B 经过量化的版本。
大模型（大于4GB）：通常不适合直接在 Android 本地部署，推荐远程推理或云端中转。
2. 设备性能¶
RAM ≥ 4GB：可以运行 4-bit 量化模型。
NPU/GPU 支持（如高通 Snapdragon AI Engine）：可以用硬件加速推理。
✅ 二、本地部署方案¶
方案 1：使用 GGML / GGUF + llama.cpp + JNI¶
适合离线、小模型部署。
步骤：¶
模型转换 将原始模型（如 LLaMA2、Mistral）转换为 GGUF 格式，量化成 Q4、Q5 等低精度版本。
python convert.py --format gguf ...
使用
llama.cpp编译 Android JNI 库cd llama.cpp mkdir build-android cmake -B build-android -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=path/to/android-ndk/build/cmake/android.toolchain.cmake ... make
集成进 Android App
使用 JNI 接口加载模型。
编写 Kotlin/Java 调用 C++ 层的代码。
调用推理接口。
优点：¶
完全离线。
支持主流 GGUF 格式模型。
缺点：¶
构建复杂。
大模型推理速度较慢。
方案 2：使用 ONNX + NCNN + LLM.int8 / LLM.inference¶
适合量化后的 Transformer 模型（如 GPT2、TinyGPT）。
步骤：¶
将模型转换为 ONNX 格式。
使用 Tencent/ncnn 工具链将 ONNX 转换为 ncnn 格式（
.param和.bin）。在 Android 中使用 JNI 或 ncnn Java API 调用。
优点：¶
ncnn 为轻量级、高性能的推理框架，适合 ARM。
无需 root 权限。
缺点：¶
支持的模型结构有限，通常需要裁剪模型。
方案 3：使用 MLC LLM (Machine Learning Compilation for LLM)¶
👉 推荐尝试
MLC LLM 是一个专门支持在 Android、iOS、macOS 上运行 GGUF 格式 LLM 的项目。
步骤：¶
安装并使用 MLC CLI 下载/转换模型。
mlc_llm convert --model mistral-7b mlc_llm compile ...
使用官方提供的 Android App 示例运行模型。
MLC 已提供可编译的 Android 项目。
支持 Vulkan / Metal 加速。
优点：¶
轻量，支持 Vulkan 加速。
提供现成的 Android 项目模板。
支持 Chat 模式、多轮对话。
缺点：¶
编译环境配置稍复杂。
模型支持范围还在扩展中。
✅ 工具汇总¶
工具/项目 |
功能 |
|---|---|
llama.cpp |
本地推理，C++ 实现，支持 GGUF |
MLC LLM |
多平台轻量推理方案，推荐 |
ncnn |
腾讯轻量推理框架，适合 Transformer |
GGUF |
通用模型格式（替代 GGML） |
LlamaIndex |
Android 中构建 RAG 应用 |
Android NDK |
编译 C/C++ 推理库 |
