MNN-LLM-Android: Мультимодальное моделирование языка с помощью MNN для Android

Общее введение

MNN (Mobile Neural Network) - это эффективная и легкая система глубокого обучения, разработанная компанией Alibaba и оптимизированная для мобильных устройств. MNN не только позволяет быстро делать выводы на мобильных устройствах, но и поддерживает мультимодальные задачи, включая генерацию текста, изображений, обработку аудио и т. д. MNN была интегрирована в несколько приложений Alibaba, таких как Taobao, Tmall, Youku, Nail и Idle Fish, охватывая более 70 сценариев использования, таких как прямая трансляция, захват короткого видео, поисковые рекомендации и поиск изображений продуктов.

Список функций

• мультимодальная поддержка: Поддерживает широкий спектр задач, таких как генерация текста, создание изображений и обработка звука.
• Оптимизация выводов на процессоре: Достигнута отличная производительность процессорных выводов на мобильных устройствах.
• Легкий каркас: Фреймворк спроектирован таким образом, чтобы быть легким и подходить для ограниченных ресурсов мобильных устройств.
• широко используемый: Он интегрирован в несколько приложений Alibaba, охватывая широкий спектр бизнес-сценариев.
• открытый исходный кодПолный открытый исходный код и документация предоставляются для легкой интеграции и вторичной разработки.

Использование помощи

Процесс установки

1. Загрузка и установка: Клонируйте код проекта из репозитория GitHub.

   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. Интеграция в приложения для Android: Интегрируйте скомпилированные файлы библиотек в проект Android, изменив файлbuild.gradleфайл для настройки.

Использование

мультимодальные возможности

MNN поддерживает множество мультимодальных задач, включая генерацию текста, изображений и обработку аудио. Ниже приведены примеры использования этих функций:

• Генерация текста: Генерация текста с использованием предварительно обученных языковых моделей.

  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)
  

• Генерация изображений: Генерация изображений с помощью предварительно обученных генеративных моделей.

  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)
  

• обработка звука: Генерация или обработка аудио с использованием предварительно обученных аудиомоделей.

  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)
  

Подробная процедура работы

1. Создание экземпляра Reasoning: Инициализация модели MNN и создание сеанса вывода.

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

2. Предварительная обработка исходных данных: Предварительная обработка входных данных в соответствии с типом модели.

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

3. исполнительное мышление: Запустите сессию для обоснования.

   interpreter.runSession(session)
   

4. Постобработка выходных данных: Получение выходных данных и их постобработка.

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