使用搭载骁龙 8 Gen 3 的安卓手机运行 AI 大模型

本篇文章聊聊，在 Android 手机上简单运行 AI 大模型的方法，来体验英文语言模型（Llama2 7B、Mistral 7B、RedPajama 3B、Google Gemma 2B、Microsoft PHI 2B）；中文语言模型（面壁 MiniCPM、多模态模型）；Stable Diffusion。

写在前面

从去年下半年开始，各种手机和芯片厂商都开始宣称自己的产品能够本地运行大模型。

但是直到前几天，高通才正式在 HuggingFace 上传了“高通版本”的 Stable Diffusion。而目前一众厂商，有一个是一个，都还在“内测或内测审核”，给本来清清楚楚简简单单的模型运行，遮上了一层厚厚的纱。

不过，这里有一点限制，如果你是来自中国的开发者，在申请使用高通 SDK 的时候，需要通过额外的 “DPLCheck”，确保你不是“实体清单”从业人员。所以更“原生的测试”，我会在后面的文章再聊，本篇文章就聊聊轻松一些的玩法吧。

因为国内购买到的大多数手机，目前在手机解锁（更换更方便的操作系统）和获取 Root 权限（完善模型原生运行环境）方面都有比较多的限制。

所以，本文先介绍两种不需要解除 BL 锁换操作系统，不需要获取 Root 权限的方案。

准备工作

准备工作主要包含两部分：模型应用程序，和运行模型的设备（手机）。

模型应用程序

我们在不进行相对麻烦的 Android 准备环境改变的前提下，可以借助下面三个开源项目，来体验英文语言模型（Llama2 7B、Mistral 7B、RedPajama 3B、Google Gemma 2B、Microsoft PHI 2B）；中文语言模型（面壁 MiniCPM、多模态模型）；Stable Diffusion。

mlc-ai/mlc-llm（支持运行英文模型） - 使用介绍：https://llm.mlc.ai/docs/deploy/android.html- 程序下载：https://github.com/mlc-ai/binary-mlc-llm-libs/releases/download/Android/mlc-chat.apk
OpenBMB/mlc-MiniCPM （支持运行中文模型） - 项目 fork 自上面的开源项目，使用方式一致。- 程序下载：程序还在迭代，去面壁模型交流群里伸手吧 😄
ShiftHackZ/Stable-Diffusion-Android 或 ZTMIDGO/Android-Stable-diffusion-ONNX（支持运行 SD） - 两个项目都是通过调用 OnnxRuntime 来运行 ONNX 格式的 SD 模型（/feature/diffusion）。前者支持的模型基本都是量化后的 1GB 左右的风格模型（/docs/models.json），后者暂时只支持了 Chilloutmix。- 程序下载：Google Play 或 F-Droid

在我们完成程序安装包的下载之后，就可以准备模型的运行设备啦。

运行设备：手机

想要有一个相对好的模型使用体验，我们需要有能够运行 AI 模型的手机。

2 月份，我回收了掉了一台 8 Gen 1（小米 12 Pro）、一台 8 Gen 2（一加 11）。然后，分别购置了两台 8 Gen 3 手机（一加 12 和红米 K70 Pro）。

搭载“新芯片”的手机

在本篇文章中出镜的是：K70 Pro（24G 内存版本）。

用来折腾的机器：K70 Pro

虽然从骁龙 865 开始的手机都具备运行模型应用的能力，但是过早的芯片计算能力太过孱弱，模型运行主要都集中在 CPU，跑个图片需要太长时间，没有折腾的意义。

手机 SoC 信息概览

我个人建议使用骁龙 8 Gen 1 之后的芯片，如：8 Gen 2 和 8 Gen 3 ，包括各种“改版”。不推荐 8 Gen 1 的原因是因为这代手机正常使用都会出现烫手，第三代的芯片的纸面性能比它高出了一倍，不论是出于体验还是其他因素考量，还是避开它吧。

额外的工具：安卓调试工具（ADB）

如果你不熟悉命令行，可以跳过这个部分。但如果你愿意学习这部分，在本地的模型应用安装，后续的 Android 手机调试方面，ADB（Android Debug Bridge）能够带来非常大的效率提升，包括：安装应用，快速上传本地模型到手机等等。

不同操作系统的 ADB 安装方法并不一致，你可以参考这篇 XDA Developer 的帖子，来完成适合你操作系统的方案。

如果你是 macOS 用户，我推荐你在安装完毕 HomeBrew 之后，直接使用下面的命令行完成 ADB 的安装，会比上面的帖子更简单：

brew install android-platform-tools

在完成程序安装后，打开手机的 “USB 调试” 和 “USB 安装”。

手机开发者选项，USB 相关设置

接着，将手机和电脑通过数据线连在一起后，执行

adb devices

可以验证工具是否能够正常运行：

# adb devices

* daemon not running; starting now at tcp:5037
* daemon started successfully
List of devices attached
8a408458    unauthorized

➜  speedup  adb devices

List of devices attached
8a408458    device

只要

List of devices attached

后面有内容，就说明手机和电脑的连接正常，可以通过工具来进行操作啦。

安装和初始化应用

我们首先需要将应用安装到手机设备上，使用 ADB 的话，我们可以借助

adb install

命令，反之就需要想办法传输应用到手机上啦：

# adb install /Users/soulteary/Downloads/安装包名称.apk

Performing Streamed Install
Success

安装完毕，我们在手机上找到我们安装后的软件（根据你的安装情况，选择性安装就行）。

在桌面找到模型应用

初始化 MLC Chat 和 MiniCPM

我们打开 MLC Chat 或 Mini CPM 的应用后，能够看到模型列表，点击下载，等待模型完成下载即可。

在桌面找到模型应用

这里有两个注意事项：

第一个是，MLC Chat 下载的模型可能会遇到网络问题，我们可以通过手动下载模型（所有模型一共 12G），然后将模型上传到安卓手机的指定位置，来规避网络问题：

adb push ./Llama-2-7b-chat-hf-q4f16_1 /storage/emulated/0/Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/

adb push ./Mistral-7B-Instruct-v0.2-q4f16_1 /storage/emulated/0/Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/

adb push ./RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1-q4f16_1 /storage/emulated/0/Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/

adb push ./gemma-2b-q4f16_1 /storage/emulated/0/Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/

adb push ./phi-2-q4f16_1 /storage/emulated/0/Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/

第二个是，面壁的 MiniCPM 程序使用了比较早的 MLC Chat，所以在下载模型（5.4G）的时候，需要下载完毕一个模型，退出程序，在进行下一个模型的下载，避免程序报错。

当然，你也可以用上面的方法，提前下载模型，然后上传到指定位置：

adb push ./MiniCPM /storage/emulated/0/Android/data/com.modelbest.minicpm/files/

adb push ./MiniCPM-V /storage/emulated/0/Android/data/com.modelbest.minicpm/files/