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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👍。
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