加速MNN文本生成模型的移动端实现方案
提升文本生成响应速度需要从模型选择、预处理优化和推理加速三个维度着手：
- 轻量化模型选择：优先使用MNN转换后的TinyLLM或DistilGPT等压缩模型，典型参数量控制在100M以内
- 预处理加速技巧：1) 使用‘MNN::CV’模块替代OpenCV进行文本编码 2) 预加载词表到内存 3) 采用异步分词策略
- 动态批次处理：通过‘Interpreter::resizeTensor’实现可变长度输入，配合‘MNN::Tensor::create’创建动态计算图
- caching mechanism：对高频查询构建LRU缓存，存储‘session’对象和常见问题的输出张量
典型加速配置示例：
在‘createSession’时指定‘MNN::ScheduleConfig’配置：
backendConfig.precision = BackendConfig::Precision_Low;
backendConfig.power = BackendConfig::Power_High;
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