在Ubtuntu下面的編譯，先整理編譯環境
1、安裝環境依賴
# 安裝必要工具
sudo apt update
sudo apt install -y cmake ninja-build git wget
# 安裝Android NDK（建議使用r21版本或更高）
wget https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r25b-linux.zip
unzip android-ndk-r25b-linux.zip
export ANDROID_NDK_HOME=$PWD/android-ndk-r25b
2、再下載源碼
git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
cd MNN
3、編譯
mkdir build && cd build
# 基礎編譯配置（armeabi-v7a架構，啟用NEON優化，關閉GPU）
cmake .. \
-DMNN_BUILD_FOR_ANDROID=ON \
-DANDROID_ABI=armeabi-v7a \
-DMNN_USE_NEON=ON \
-DMNN_USE_OPENCL=OFF \
-DMNN_USE_CUDA=OFF \
-DMNN_USE_METAL=OFF \
-DMNN_BUILD_MINI=OFF \
-G Ninja
可選參數說明：
-DMNN_USE_OPENCL=ON：啟用 GPU 加速（需設備支持 OpenCL）。-DMNN_BUILD_MINI=ON：精簡版（減少包大小，但限制固定輸入尺寸）。-DANDROID_ABI：選擇目標架構（如arm64-v8a、x86）。
4、編譯so
ninja -j$(nproc)
5、集成
1）將libMNN.so復制到 Android 項目的app/src/main/jniLibs目錄下。
2）在build.gradle中配置 NDK 架構：
android {
defaultConfig
{
ndk
?{
abiFilters "armeabi-v7a", "arm64-v8a" // 根據需求選擇 }
}
}
驗證測試
使用 MNN 提供的示例代碼測試推理功能，或通過以下命令運行單元測試：
bash
cd build/android
adb push test/MNNTest /data/local/tmp/
adb shell /data/local/tmp/MNNTest
注意事項
- 模型轉換：若需加載第三方模型（如 TensorFlow/PyTorch），需先用
MNN-Converter工具轉換為.mnn格式。 - 性能優化：根據設備特性調整編譯參數（如啟用 FP16/Int8 量化）。
- 依賴項：若需使用 MNN-CV 模塊，需額外編譯并鏈接相關庫。
通過以上步驟，即可在 Android 應用中使用 MNN 進行大模型推理，支持語音交互等功能。
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