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最近在Github看到了一个新的部署库lite.ai.toolkit，本博客主要介绍编译测试lite.ai.toolkit的过程。
MNN，作为一个轻量级、高效率的深度学习框架，近年来受到了众多开发者和研究人员的青睐。本篇博客将深入探讨MNN的核心特性、安装过程以及如何编译，帮助开发者更好地理解和使用这一强大的工具。通过上述介绍和指南，希望能帮助开发者更好地理解如何安装和编译MNN，以及如何将其应用于实际的项目中。对于希望在特定平台（如Android或iOS）上使用MNN的开发者，MNN提供了详细的编译指南。具体步骤和命令可以
在大语言模型(LLM)端侧部署上，基于 MNN 实现的 mnn-llm 项目已经展现出业界领先的性能，特别是在 ARM 架构的 CPU 上。目前利用 mnn-llm 的推理能力，qwen-1.8b在mnn-llm的驱动下能够在移动端达到端侧实时会话的能力，能够在较低内存（<2G）的情况下，做到快速响应。背景在大型语言模型（LLM）领域的迅猛发展背景下，开源社区已经孵化了众多优异的 LLM 模
mnn, python1. mnn的卷积计算mnn 卷积计算的输入tensor采用NC4HW4的数据格式，卷积计算的结果也是NC4HW4格式，所以一个通道，一个通道，计算4个元素。这里debug前4个元素进行对比。2. python 计算结果python采用同样的输入，weight，bias，然后debug前4个通道的数据可以看到前4个结果是一样的...
mnn, python转载自:MNN模型文件参数修改（python）生成python接口这一步是通过flatc命令生成MNN模型结构的python接口。cd MNN-master/schema/default/flatc -p --all-gen MNN.fbs执行完之后会生成MNN文件夹，这个文件夹包含了所有解析MNN模型结构的接口。我们回过来看看MNN.fbs里面的内容：root_type N
深度学习模型部署到安卓上实例
MNN下交叉编译MNN CMakeLists.txtCMakelist.txt 设置MNN_ARM82为ON （低精度需要的动态库）ndkvim ~/.bashrc添加android-NDKexport ANDROID_NDK=/$(path)/android-ndk-r21$(path)为自己的路径source ~/.bashrc`编译cd /path/to/MNN./schema/genera
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