- cli: 使用命令行编译，android编译参考android_build.sh
- web: 使用命令行编译，运行时需要指定web资源
- android: 使用Android Studio打开编译；
- ios: 使用Xcode打开编译；🚀🚀🚀该示例代码100%由ChatGPT生成🚀🚀🚀
- python: 对mnn-llm的python封装
mnnllm； - other: 新增文本embedding，向量查询，文本解析，记忆库与知识库能力🔥；
llm模型导出onnx和mnn模型请使用llm-export
modelscope模型下载：
qwen系列
glm系列
llama系列
CI构建状态：
# clone
git clone --recurse-submodules https://github.com/wangzhaode/mnn-llm.git
cd mnn-llm
# linux
./script/build.sh
# macos
./script/build.sh
# windows msvc
./script/build.ps1
# python wheel
./script/py_build.sh
# android
./script/android_build.sh
# android apk
./script/android_app_build.sh
# ios
./script/ios_build.sh
一些编译宏：
BUILD_FOR_ANDROID: 编译到Android设备；USING_VISUAL_MODEL: 支持多模态能力的模型，需要依赖libMNNOpenCV；DUMP_PROFILE_INFO: 每次对话后dump出性能数据到命令行中；
默认使用CPU后端且不实用多模态能力，如果使用其他后端或能力，可以在编译MNN的脚本中添加MNN编译宏
- cuda:
-DMNN_CUDA=ON - opencl:
-DMNN_OPENCL=ON - opencv:
-DMNN_BUILD_OPENCV=ON -DMNN_IMGCODECS=ON
# linux/macos
./cli_demo ./Qwen2-1.5B-Instruct-MNN/config.json # cli demo
./web_demo ./Qwen2-1.5B-Instruct-MNN/config.json ../web # web ui demo
# windows
.\Debug\cli_demo.exe ./Qwen2-1.5B-Instruct-MNN/config.json
.\Debug\web_demo.exe ./Qwen2-1.5B-Instruct-MNN/config.json ../web
# android
adb push libs/*.so build/libllm.so build/cli_demo /data/local/tmp
adb push model_dir /data/local/tmp
adb shell "cd /data/local/tmp && export LD_LIBRARY_PATH=. && ./cli_demo ./Qwen2-1.5B-Instruct-MNN/config.json"reference
- chatglm-6b
- chatglm2-6b
- chatglm3-6b
- codegeex2-6b
- Baichuan2-7B-Chat
- Qwen-7B-Chat
- Qwen-VL-Chat
- Qwen-1.8B-Chat
- Llama-2-7b-chat-ms
- internlm-chat-7b
- phi-2
- bge-large-zh
- TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6
- Yi-6B-Chat
- Qwen1.5-0.5B-Chat
- Qwen1.5-1.8B-Chat
- Qwen1.5-4B-Chat
- Qwen1.5-7B-Chat
- cpp-httplib
- chatgpt-web
- ChatViewDemo
- nlohmann/json