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开场 “千呼万唤始出来，犹抱琵琶半遮面”，随着MNN的开源，BAT三家互联网巨头的移动终端深度学习推理框架终于凑齐了。时间有限，只留了一天时间试用MNN框架，一句话概括“后发优势明显，对硬件支持完善，速度基本全面超越”。 后发优势 吸取了最近两年开源的移动端推理框架的各种优秀成果. MNN 大模型 Android App 基于 MNN-LLM 推理框架，该框架针对移动设备进行了专门优化，具有以下技术特点： 模型量化: 支持多种模型量化技术，例如 int8 量化，可以有效减小模型体积和内存占用，提高推理速度。 AI模型量化后速度为什么变慢了？ 最近很多人提问，大家一起来讨论一下，模型量化后速度变慢的原因。 如mnn推理或者paddlelite 还有tflite等等。 mobilenetv2在fl… 显示全部 关注者 75 被浏览
ChatGLM-MNN端侧部署性能优化，手机上流畅运行 背景 在上次文章中，MNN支持了ChatGLM-6B模型在移动端的部署。 但是受限于移动端内存限制，无法全部加载模型；为了快速完成推理最初实现版本采用了分段加载的策略。 分段加载会在每次推理时从磁盘加载模型… MNN团队推出了一项名为mnn-llm的项目，旨在优化大语言模型在端侧CPU的推理性能。 mnn-llm项目基于MNN框架实现，通过一系列的技术手段，实现了在较低内存 (<2G)的情况下，快速响应和实时会话的能力。 ncnn、tengine、rknn、mnn、armnn、tvm 哪个框架在瑞芯微RK3399上性能最好？请问有谁系统评测过？
MNN技术总结年前 DeepSeek-R1 开源，掀起了海内外 LLM 界的巨大波澜，作为老牌的端侧AI推理引擎，MNN对它的支持必须得安排上。MNN LLM 是MNN开源项目对LLM支持的子模块，它具有以下特点： 本地部署：无需依赖远程服务器，免费、私密； 一台手机就能跑：支持DeepSeek R1 1.5B~7B 模型，不同机型不同…
如何评价腾讯开源新一代推理框架 TNN？ 与现有的流行框架有何优势与劣势? 相关项目 Tencent/ncnn MNN XiaoMi/mace OAID/Tengine PaddlePaddl… 显示全部 关注者 516 被浏览 TNN参考资料 有段时间没更了，最近准备整理一下使用TNN、MNN和NCNN的系列笔记，好记性不如烂笔头（记性也不好），方便自己以后踩坑的时候爬的利索点~（看这 ，目前70多C++推理例子，能编个lib来用，感兴趣的同学可以看看，就不多介绍了） 现在出现了非常多的深度学习推理框架，阿里的mnn，腾讯的ncnn，NVIDIA的TensorRT，Intel的OpenVINO等等，…
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