MNN-LLM-Android：MNN 多模态语言模型的安卓应用

综合介绍

MNN（Mobile Neural Network）是阿里巴巴开发的一个高效、轻量级的深度学习框架，专为移动端设备优化。MNN不仅能够在移动设备上进行快速推理，还支持多模态任务，包括文本生成、图像生成和音频处理等。MNN已经被集成到阿里巴巴的多个应用中，如淘宝、天猫、优酷、钉钉和闲鱼等，覆盖了诸如直播、短视频捕捉、搜索推荐和产品图像搜索等超过70种使用场景。

功能列表

• 多模态支持：支持文本生成、图像生成、音频处理等多种任务。
• CPU推理优化：在移动设备上实现了出色的CPU推理性能。
• 轻量级框架：框架设计轻量，适合移动设备的资源限制。
• 广泛应用：被集成到阿里巴巴的多个应用中，覆盖多种业务场景。
• 开源代码：提供完整的开源代码和文档，易于集成和二次开发。

使用帮助

安装流程

1. 下载与安装：从GitHub仓库克隆项目代码。

   git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
   cd MNN
   

2. **编译项目**：根据项目提供的README文档，配置编译环境并编译项目。
```bash
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4

3. 集成到Android应用：将编译生成的库文件集成到Android项目中，修改build.gradle文件进行配置。

使用方法

多模态功能

MNN支持多种多模态任务，包括文本生成、图像生成和音频处理。以下是如何使用这些功能的示例：

• 文本生成：利用预训练的语言模型进行文本生成。

  import MNN
  interpreter = MNN.Interpreter("text_model.mnn")
  session = interpreter.createSession()
  input_tensor = interpreter.getSessionInput(session)
  # 输入文本进行预处理
  input_data = preprocess_text("输入文本")
  input_tensor.copyFrom(input_data)
  interpreter.runSession(session)
  output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session)
  output_data = output_tensor.copyToHostTensor()
  result = postprocess_text(output_data)
  print(result)
  

• 图像生成：使用预训练的生成模型进行图像生成。

  import MNN
  interpreter = MNN.Interpreter("image_model.mnn")
  session = interpreter.createSession()
  input_tensor = interpreter.getSessionInput(session)
  # 输入数据进行预处理
  input_data = preprocess_image("输入图像")
  input_tensor.copyFrom(input_data)
  interpreter.runSession(session)
  output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session)
  output_data = output_tensor.copyToHostTensor()
  result = postprocess_image(output_data)
  print(result)
  

• 音频处理：使用预训练的音频模型进行音频生成或处理。

  import MNN
  interpreter = MNN.Interpreter("audio_model.mnn")
  session = interpreter.createSession()
  input_tensor = interpreter.getSessionInput(session)
  # 输入音频数据进行预处理
  input_data = preprocess_audio("输入音频")
  input_tensor.copyFrom(input_data)
  interpreter.runSession(session)
  output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session)
  output_data = output_tensor.copyToHostTensor()
  result = postprocess_audio(output_data)
  print(result)
  

详细操作流程

1. 创建推理实例：初始化MNN模型并创建推理会话。

   import MNN
   interpreter = MNN.Interpreter("model.mnn")
   session = interpreter.createSession()
   

2. 输入数据预处理：根据模型类型，对输入数据进行预处理。

   input_tensor = interpreter.getSessionInput(session)
   input_data = preprocess_data("输入数据")
   input_tensor.copyFrom(input_data)
   

3. 执行推理：运行会话进行推理。

   interpreter.runSession(session)
   

4. 输出数据后处理：获取输出结果并进行后处理。

   output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session)
   output_data = output_tensor.copyToHostTensor()
   result = postprocess_data(output_data)
   print(result)