Ein mobiles Implementierungsschema für beschleunigte MNN-Textgenerierungsmodelle
Die Verbesserung der Reaktionsfähigkeit bei der Texterstellung erfordert drei Dimensionen: Modellauswahl, Optimierung der Vorverarbeitung und Beschleunigung der Inferenz:
- Auswahl leichter ModellePriorität hat die Verwendung von Komprimierungsmodellen wie MNN-konvertiertes TinyLLM oder DistilGPT mit einer typischen Parameteranzahl von 100M oder weniger.
- Vorverarbeitung Beschleunigungstechniken1) Verwendung des Moduls "MNN::CV" anstelle von OpenCV für die Textkodierung 2) Vorladen des Lexikons in den Speicher 3) Anwendung einer asynchronen Segmentierungsstrategie
- Dynamische StapelverarbeitungMNN::Tensor::create: Eingabe variabler Länge über 'Interpreter::resizeTensor' zur Erstellung dynamischer Berechnungslandkarten
- Caching-MechanismusLRU-Zwischenspeicher für hochfrequente Abfragen, Speicherung von "Sitzungs"-Objekten und Ausgabetensor für häufige Probleme
Beispiel für eine typische Beschleunigungskonfiguration:
Angabe der 'MNN::ScheduleConfig'-Konfiguration bei 'createSession':
backendConfig.precision = BackendConfig::Precision_Low;
backendConfig.power = BackendConfig::Power_High;
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN-LLM-Android: MNN Multimodale Sprachmodellierung für AndroidDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Reaktionsfähigkeit von MNN bei der Texterstellung auf dem Handy verbessern?
