Android端部署DeepSeek的詳細(xì)教程
DeepSeek最近幾個(gè)月很火熱，很多產(chǎn)品以及企業(yè)都在接入DeepSeek，比如微信搜索接入，可以搜索公眾號(hào)信息并總結(jié)，這個(gè)對(duì)于查一些資料還挺好用，因?yàn)楝F(xiàn)在很多都會(huì)在公眾號(hào)上寫一些東西，進(jìn)行宣傳，畢竟手機(jī)才是用戶用的最多的。
既然談到了手機(jī)，那么DeepSeek能否部署于手機(jī)之上呢，在不聯(lián)網(wǎng)的情況下就能使用？基于這個(gè)問題，查詢了相關(guān)資料，發(fā)現(xiàn)android端部署DeepSeek兩種方法：
第一種是使用Termux。Termux 是一款終端模擬器應(yīng)用程序，專為 Android 系統(tǒng)設(shè)計(jì)，提供完整的 Linux 環(huán)境，允許用戶在 Android 設(shè)備上運(yùn)行 Linux 命令和工具，無需 root 權(quán)限。然后使用ollama相關(guān)命令下載部署模型即可。目前網(wǎng)上基本上都是這種方式，這種方式其實(shí)跟在服務(wù)端部署差不多，所以為啥不直接用服務(wù)端部署的模型呢。
第二種就是直接將模型文件下載到手機(jī)中，應(yīng)用內(nèi)直接加載模型文件并運(yùn)行，這種方式好處在于，可結(jié)合自身業(yè)務(wù)做一些基于大模型的離線本地私有化應(yīng)用，耗費(fèi)基本為0。
本文主要采用第二種方法，基于阿里MNN庫進(jìn)行部署。
1 準(zhǔn)備環(huán)境
1.1 MNN轉(zhuǎn)換工具
cd MNN mkdir build && cd build cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON make -j8
這個(gè)主要是得到MNNConvert轉(zhuǎn)換工具，可用來轉(zhuǎn)換onnx格式為mnn格式
1.2 大模型轉(zhuǎn)換工具
安裝大模型轉(zhuǎn)換工具需要的一些依賴，可用conda來進(jìn)行環(huán)境管理
cd path/MNN/transformers/llm/export pip install -r requirements.txt
如果只是想試試大模型android端部署，把這些依賴下載下來，然后使用如下方式一轉(zhuǎn)換模型就行了
1.3 模型下載
git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.
1.4 模型轉(zhuǎn)換
方式一：直接使用llmexport.py直接轉(zhuǎn)換得到mnn格式的模型文件
python llmexport.py --path path/model/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --export mnn
方式二：可先轉(zhuǎn)換為onnx，然后再使用MNNConvert轉(zhuǎn)換為mnn格式模型
python llmexport.py --path path/model/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --export onnx ./MNNConvert -f ONNX --modelFile llm.onnx --MNNModel llm.mnn --bizCode biz
兩種方式都嘗試過，轉(zhuǎn)換出來的模型都沒啥問題，方式二主要可以進(jìn)行其他bits數(shù)的量化
成功：
產(chǎn)物解釋：
1.5 編譯android依賴庫
cd project/android mkdir build_64 && cd build_64 ../build_64.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=true -DMNN_OPENCL=true -DMNN_USE_LOGCAT=true" mkdir build_32 && cd build_32 ../build_32.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=true -DMNN_OPENCL=true -DMNN_USE_LOGCAT=true"
這個(gè)主要是用于編譯android需要用的mnn庫，編譯完成后將*.so文件將其放在android工程中
提示：如果需要調(diào)試mnn庫，需要將build_64/32.sh文件中的如下參數(shù)設(shè)置為true
2 android工程
主要介紹一下其中一些關(guān)鍵的點(diǎn)：CMakeList文件的編寫、JNI文件的編寫，以及簡要說一下android native的實(shí)現(xiàn)
2.1 頭文件導(dǎo)入
將MNN庫中的頭文件(要包含llm.hpp頭文件)，以及1.5編譯的android依賴庫放入android工程中，目錄如下：
2.2 CMakeList
cmake_minimum_required(VERSION 3.10.2)
project("my_deep_seek")
aux_source_directory(./ SRC_LIST)
add_library(my_deep_seek SHARED ${SRC_LIST})
find_library(log-lib log)
find_library(android-lib android)
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/mnn/include)
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/mnn/include/expr/)
add_library(libMNN STATIC IMPORTED)
add_library(libMNN_CL STATIC IMPORTED)
add_library(libMNN_Express STATIC IMPORTED)
add_library(libllm STATIC IMPORTED)
set_target_properties(
libMNN PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/mnn/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}/libMNN.so
)
set_target_properties(
libMNN_CL PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/mnn/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}/libMNN_CL.so
)
set_target_properties(
libMNN_Express PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/mnn/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}/libMNN_Express.so
)
set_target_properties(
libllm PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/mnn/${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI}/libllm.so
)
message("===>>>> abi is : ${CMAKE_ANDROID_ARCH_ABI} <<<<===")
target_link_libraries(
my_deep_seek
${log-lib}
${android-lib}
libMNN
libMNN_CL
libMNN_Express
libllm
)
2.3 JNI
class Chat : Serializable {
companion object {
init {
System.loadLibrary("my_deep_seek")
}
}
external fun Init(modelDir: String): Boolean // 加載模型
external fun Submit(input: String): String // 輸入請(qǐng)求
external fun Respose(): ByteArray // 模型輸出
external fun Done()
external fun Reset()
}
#include <android/asset_manager_jni.h>
#include <android/bitmap.h>
#include <android/log.h>
#include <jni.h>
#include <string>
#include <vector>
#include <sstream>
#include <thread>
#include "MNN/llm.hpp"
#ifndef LOG_TAG
#define LOG_TAG "MyDeepSeek"
#define LOGD(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG,LOG_TAG ,__VA_ARGS__) // 定義LOGD類型
#define LOGI(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_INFO,LOG_TAG ,__VA_ARGS__) // 定義LOGI類型
#define LOGW(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_WARN,LOG_TAG ,__VA_ARGS__) // 定義LOGW類型
#define LOGE(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR,LOG_TAG ,__VA_ARGS__) // 定義LOGE類型
#define LOGF(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_FATAL,LOG_TAG ,__VA_ARGS__) // 定義LOGF類型
#endif
static std::unique_ptr<MNN::Transformer::Llm> llm(nullptr);
static std::stringstream response_buffer;
extern "C" {
// 模型加載
JNIEXPORT jboolean JNICALL
Java_com_example_mydeepseek_Chat_Init(JNIEnv *env, jobject thiz, jstring modelDir) {
const char* model_dir = env->GetStringUTFChars(modelDir, 0);
if (!llm.get()) {
llm.reset(MNN::Transformer::Llm::createLLM(model_dir));
try {
llm->load();
} catch (const std::exception& e) {
LOGI("=== 異常：%s ====", e.what());
return JNI_FALSE;
}
}
return JNI_TRUE;
}
// 將問題輸入模型
JNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_example_mydeepseek_Chat_Submit(JNIEnv *env, jobject thiz, jstring inputStr) {
if (!llm.get()) {
return env->NewStringUTF("Failed, Chat is not ready!");
}
const char* input_str = env->GetStringUTFChars(inputStr, 0);
auto chat = [&](std::string str) {
llm->response(str, &response_buffer, "<eop>");
};
std::thread chat_thread(chat, input_str); //子線程運(yùn)行
chat_thread.detach();
jstring result = env->NewStringUTF("Submit success!");
return result;
}
// 取出模型輸出
JNIEXPORT jbyteArray JNICALL
Java_com_example_mydeepseek_Chat_Respose(JNIEnv *env, jobject thiz) {
auto len = response_buffer.str().size();
jbyteArray res = env->NewByteArray(len);
env->SetByteArrayRegion(res, 0, len, (const jbyte*)response_buffer.str().c_str());
return res;
}
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_mydeepseek_Chat_Done(JNIEnv *env, jobject thiz) {
response_buffer.str("");
}
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_mydeepseek_Chat_Reset(JNIEnv *env, jobject thiz) {
llm->reset();
}
} // extern "C"
2.4 android native
app實(shí)現(xiàn)方面比較簡單，使用recycleview來顯示與模型的對(duì)話，其他就調(diào)用jni接口即可
（1）加載模型
將1.4節(jié)模型轉(zhuǎn)換得到的那些文件將其放到手機(jī)的/data/local/tmp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B目錄下，然后mModelDir就為/data/local/tmp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/llm.mnn
Thread {
mChat = Chat()
if (mChat?.Init(mModelDir) == true) {
runOnUiThread {
mIntent?.putExtra("chat", mChat)
startActivityForResult(mIntent, 100)
}
} else {
Toast.makeText(this,"加載模型失敗", Toast.LENGTH_SHORT).show()
}
}.start()
（2）向模型輸入
mChat?.Submit(input)
（3）得到模型輸出
Thread {
mChat?.Submit(input) // 輸入
var lastResponse = ""
while (!lastResponse.contains("<eop>")) { // 模型輸出結(jié)束標(biāo)志"<eop>"
try {
Thread.sleep(50) // 等模型輸出一點(diǎn)信息
val response: String = String(mChat?.Respose() ?: ByteArray(0))
if (response != lastResponse) {
lastResponse = response
lifecycleScope.launch {
updateBotResponse(
response.replaceFirst(
"<eop>".toRegex(),
""
)
)
}
}
} catch (e: InterruptedException) {
Thread.currentThread().interrupt()
}
}
mChat?.Done()
}
3 總結(jié)
1.5B模型，運(yùn)行內(nèi)存最高1.5G，推理時(shí)1G，占用內(nèi)存還挺多，且模型性能相比云端模型還是差很多。但需向前看，最近阿里的QwQ-32B模型不是達(dá)到了DeepSeek 671B模型的性能了嗎，甚至某些方面還超越DeepSeek，發(fā)展還是很快的。說不定后面不到1B參數(shù)的模型，性能可比肩671B模型，狠狠期待一下。
以上就是Android端部署DeepSeek的詳細(xì)教程的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Android端部署DeepSeek的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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