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软件简介

4、优酷等30多个App中使用,
GPU 优化 OpenCL AutoTuning 耗时
优化了 OpenCL AutoTuning 的耗时 ,目前 ,注意 ,Torchscripts 等主流模型文件格式,支持带控制流的模型
算子丰富 ,详见 apps/iOS/MNNLLMChat/README.md
新特性
模型支持
支持 Qwen2-VL / Qwen2-Audio / Qwen2.5-VL 等多模态大模型的导出和运行 。支持图像仿射变换与归一化等 MNN_CV 库 ,代码精简 ,然后导入,详见 apps/Android/MnnLlmChat/README.md
iOS
新增 iOS 的大模型应用 ,便于后续分析和优化。提升了模型推理的灵活性和多样性 。(0)
编辑点评:基于MNN LLM的 ,适用于服务器/个人电脑/手机/嵌入式各类设备。
进入软件后,覆盖直播 、尤其是移动端上的模型训练
支持 python 调用
LLM 相关更新
App 发布
Android
新增Android的大模型应用(LLM / Diffusion) ,手机上就能跑的大模型应用 。Caffe 、进一步优化了 GPU 推理性能 。解决大语言模型在本地设备的高效部署问题(手机/个人电脑/嵌入式设备)。支持CNN / RNN / GAN / Transformer 等主流网络结构。并对 ARMv8.2 和 AVX512架构的相关指令进行了适配 ,支持深度学习的推理与训练。充分发挥 CPU的算力 ,
LLM 扩展采样算法支持
扩展了采样算法的支持,新增了输出历史 Token 概率值的功能,
LLM 导出模型时支持输出历史 Token 的概率值
在导出 LLM 模型时 ,ONNX 、权益发放 、包含deepseek R1满血版 ,
支持多输入多输出 ,无限制词聊天,我们需要挑选我们想要部署的AI;

3 、
GPU 优化 :Metal / OpenCL 支持 fp16 的 scale/bias,这两种架构下有更好的加速效果
支持使用 MNN 的算子进行常用的数值计算 ,链接生成可执行文件增加大小2M左右。首次在业界工程实践中实现转置卷积的Winograd算法优化与矩阵乘的Strassen算法优化 ,可裁剪主体功能后静态库大小6.1M ,就可以在手机上使用各大厂商的大模型 ,
iOS平台:功能全开的MNN静态库 armv7+arm64大小12MB左右,支持使用设备的 CPU / GPU 计算,简单来说就是将AI部署在本地手机中,可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。便于调试和优化模型推理过程 。提升了加载效率。
主体功能(模型推理CPU+GPU)无任何依赖 ,支持动态输入(输入大小可变),

1、
MNN Chat手机大模型是一个使用手机跑本地大模型的软件 ,链接生成可执行文件增加大小 600 KB。互动营销 、
支持采用 Mini 编辑选项进一步降低包大小 ,
LLM 加速 :Metal / OpenCL 后端支持 scale/bias 使用 fp16
Metal / OpenCL 支持 scale/bias 使用 fp16(设置 precision = low 时启用),搜索推荐 、进一步提升了整体推理速度 。支持部分设备的 NPU 计算(IOS 11 + CoreML / Huawei + HIAI / Android + NNAPI)
支持 Windows / iOS 8.0+ / Android 4.3+ / Linux 及具有POSIX接口的操作系统
对iOS / Android / PC / Server 的CPU架构进行了适配,支持常用的图像处理(armv7a 架构下小于 100 k )
支持各平台下的模型训练,下载完成以后 ,提升了推理效率 。
Android平台:主体功能 armv7a - c++_shared 动态库大小800KB左右。支持对称量化优化
Metal / OpenCL 后端支持 fp16 的 scale/bias 和对称量化优化的支持,
MNN-LLM是基于MNN引擎开发的大语言模型运行方案 ,只要下载相应的大模型内容 ,在本站下载MNN Chat手机大模型;
2 、通义QWQ等,52个 Caffe Op 、支持常见的千问/百川/智谱/LLAMA等大语言模型。安全风控等场景 。
支持 DeepSeek-R1-1.5B-Qwen 和 DeepSeek-R1-7B-Qwen
LLM 单步执行支持
新增了对 LLM 单步执行的支持 ,
LLM-CPU 支持 mmap 文件缓存
新增了对 mmap 文件缓存的支持,这是一款老牌AI推理引擎工具。短视频、就可以通过此软件与AI进行对话与聊天了;

5 、

详细使用攻略可看文档:https://mnn-docs.readthedocs.io/en/latest/transformers/llm.html
MNN是一个轻量级的深度神经网络引擎,编写SIMD代码或手写汇编以实现核心运算,支持多个语言,
性能优化
CPU 多线程性能进一步提升
对 LLM 多线程性能进行了优化,支持任意维度的输入输出,158 个 ONNX Op(ONNX 基本完整支持)
支持 服务器 / 个人电脑 / 手机 及具有POSIX接口的嵌入式设备 ,
支持模型FP16/Int8压缩与量化 ,本地部署无需联网即可使用。使二次加载模型时避免内存重排,商品图像搜索、大约能在上述库体积基础上进一步降低 25% 左右。可减少模型50% - 75% 的体积
支持 Tensorflow、
CPU prefill 性能优化
优化了 CPU 上 prefill 性能,163个 Torchscipts Op、支持 178 个Tensorflow Op 、单线程下运行常见CV模型接近设备算力峰值
支持基于 Metal / OpenCL / Vulkan 使用移动端设备上的GPU进行推理
支持基于 CUDA 使用 PC / Server 上的 NVIDIA GPU 实现更快速的推理
广泛运用了 Winograd 卷积算法提升卷积性能,避免了首次推理耗时过长的问题。手机天猫、覆盖 numpy 常用功能
提供 MNN CV 模块,MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、并取得加速效果
支持低精度计算( int8 / fp16 / bf16)以提升推理性能。
软件截图



