安卓端部署ChatGPT实战指南：从模型集成到性能优化

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在移动端部署大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 时，开发者通常会遇到三大挑战：

模型体积 ：原始的 GPT 模型可能高达 16GB，而移动端应用通常需要控制在 400MB 以内。
实时性要求 ：用户期望聊天应用的响应时间在 500 毫秒以内，这对本地推理提出了高要求。
内存管控 ：移动设备内存有限，稍有不慎就会引发 OOM（内存溢出）问题。

现有方案主要有两种：

纯云端 API：虽然简单，但依赖网络，延迟高且无法离线使用。
本地推理 ：能解决延迟问题，但受限于移动设备的硬件能力。

框架	优点	缺点
TFLite	兼容性好，官方支持	算子优化较弱
ONNX Runtime	算子优化强，跨平台	移动端支持较新
MNN	轻量化，专为移动端优化	社区支持较少

量化是减小模型体积的关键技术。动态 8 位量化能在几乎不损失精度的情况下将模型体积减小 4 倍。以 BERT-base 为例：

原始 FP32 模型：438MB
INT8 量化后：110MB
精度损失：<1%

从 HuggingFace 下载模型：
```
transformers-cli download gpt2
```

转换为 ONNX 格式：

torch.onnx.export(model, inputs, "gpt2.onnx")

转换为 TFLite 格式：

tflite_convert --saved_model_dir=gpt2 --output_file=gpt2.tflite

// 加载本地库
init {System.loadLibrary("gpt2_inference")
}

// 本地方法声明
external fun initModel(modelPath: String): Long
external fun infer(input: String, context: Long): String

class ModelManager {
    private var modelHandle: Long = 0

    fun loadModel(context: Context, assetName: String) {
        // 将模型从 assets 拷贝到内部存储
        val modelFile = File(context.filesDir, assetName)
        context.assets.open(assetName).use { input ->
            FileOutputStream(modelFile).use { output ->
                input.copyTo(output)
            }
        }
        // 初始化模型
        modelHandle = initModel(modelFile.absolutePath)
    }

    fun infer(input: String): String {return infer(input, modelHandle)
    }
}

在 Pixel 6 设备上测试不同 batch_size 的性能：