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🧐 前言：为什么要要在手机上跑大模型？

云端大模型（如 ChatGPT、DeepSeek 网页版）固然强大，但主要有三个痛点：

1. 隐私顾虑：你的聊天记录都在云端。
2. 网络依赖：没网就变砖，飞机上、地下室无法使用。
3. 延迟：网络波动导致回复一卡一卡的。

利用MLC LLM，我们可以将模型通过TVM编译成手机 GPU (Adreno/Mali) 能听懂的指令，实现本地推理。

⚠️ 硬件门槛预警：

• 内存 (RAM)：至少8GB（推荐 12GB 或 16GB）。
• 芯片 (SoC)：推荐骁龙 8 Gen 2 / Gen 3或天玑 9300及以上。
• 存储：预留至少5GB空间。

🛠️ 第一步：下载并安装 MLC Chat

MLC 官方提供了一个通用的 Android 容器应用MLC Chat，它就像是一个“游戏模拟器”，我们需要做的就是把“游戏卡带”（模型权重）放进去。

1. 获取 APK：

• 去 GitHub 的 MLC LLM Releases 页面下载最新的app-release.apk。
• 或者在 Google Play 搜索MLC Chat。

2. 安装：安装到你的 Android 手机上。

📥 第二步：获取 DeepSeek 模型权重 (MLC 格式)

DeepSeek 原生权重是 PyTorch 格式，手机跑不动。我们需要Quantization（量化）到 4-bit 并转换为 MLC 格式。
幸运的是，社区已经有人转好了。

我们以DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct或DeepSeek-LLM-7B为例。

方法 A：直接在 App 内下载（如果官方列表有）

1. 打开 MLC Chat。
2. 如果在列表中看到了DeepSeek相关模型，直接点击Download。
3. 注：官方列表更新较慢，通常需要方法 B。

方法 B：添加自定义模型源 (进阶)
我们需要从 HuggingFace 下载转换好的模型。
推荐使用q4f16_1(4-bit 量化，精度损失小，速度快) 版本。

1. 找到模型库：
   在 HuggingFace 上搜索mlc-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-q4f16_1-MLC(举例，具体视你想跑的版本而定)。

• 注意：手机端通常跑 7B 左右参数量的版本，不要尝试 67B 的 MoE 版本，手机会炸。

2. 获取配置文件：
   你需要一个libs配置。在 App 中点击右上角的设置或者Add Model URL。
   输入类似以下的 JSON 配置（指向 HuggingFace 的 raw 地址）：

{"model_url":"https://huggingface.co/mlc-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-q4f16_1-MLC","model_lib_url":"https://raw.githubusercontent.com/mlc-ai/binary-mlc-llm-libs/main/web-llm-models/v0_2_48/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-q4f16_1-ctx4k-webgpu.wasm"}

(注：model_lib_url 极其重要，它对应着针对手机 GPU 编译好的二进制库。如果找不到 DeepSeek 专用的，有时通用的 Llama 架构库也能跑，但建议去 MLC Discord 寻找最新的 config).

🏗️ 第三步：手动导入模型数据 (最稳妥方案)

由于手机下载 HuggingFace 很慢且不稳定，推荐用电脑下载后拷贝到手机。

1. 电脑下载模型：
   访问 HuggingFace，下载DeepSeek-Coder-7B-q4f16_1-MLC仓库下的所有文件：

• ndarray-cache.json
• params_shard_*.bin(权重分片文件)
• mlc-chat-config.json

2. 拷贝到手机：
   将手机连接电脑，在手机存储根目录下找到（或创建）以下路径：
   /Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/
   创建一个文件夹叫dist，把下载的模型文件夹扔进去。
   例如：/Android/data/ai.mlc.mlcchat/files/dist/DeepSeek-7B/
3. 注册模型：
   在同一目录下（files/），找到app_config.json。编辑它，把你的模型加进去：

"model_list":[{"model_id":"DeepSeek-7B","model_lib":"llama-q4f16_1",// DeepSeek 7B 通常兼容 Llama 架构"model_path":"dist/DeepSeek-7B"}]

🚀 第四步：开始离线聊天！

1. 彻底关闭并重启 MLC Chat App。
2. 你应该能看到DeepSeek-7B出现在列表中，且状态为 Ready。
3. 点击进入聊天界面。
4. 初始化：第一次加载会比较慢（系统在从存储加载权重到内存），大约需要 10-20 秒。
5. 测试：输入“你好，你是谁？”，或者“写一个 Python 冒泡排序”。

预期性能：

• 骁龙 8 Gen 2：生成速度大约10 - 15 tokens/sec。这意味着阅读速度跟得上生成速度，体验非常流畅。
• 发热：运行 5 分钟后，摄像头附近会明显发热。这是正常的，因为 GPU 在满载跑矩阵运算。

💡 进阶玩法：把它变成真正的“助手”

既然是离线模型，我们可以做什么？

1. 飞行模式下的翻译官：
   DeepSeek 的中英互译能力极强。在飞机上出国时，直接用它翻译复杂的菜单或文档。
   Prompt: “请将以下英文段落翻译成信达雅的中文：…”
2. 断网写代码：
   DeepSeek-Coder 是写代码的神器。
   Prompt: “用 Kotlin 写一个 Android 的 OkHttp 请求工具类，包含重试机制。”
3. 隐私日记分析：
   你可以把心里话发给它，让它做心理疏导。因为没有数据上传，绝对安全。

⚠️ 避坑指南

1. 闪退？

• 大概率是内存爆了。请检查是否后台开了太多应用。
• 或者下载了q4f32(32位浮点) 的版本，手机显存扛不住。请认准q4f16或q3f16。

2. 胡言乱语？

• 可能是mlc-chat-config.json里的conv_template(对话模板) 不对。DeepSeek 通常使用llama-2或自定义的模板。如果发现它在那自言自语，尝试在配置里修改模板类型。

3. DeepSeek V2/V3 MoE 跑不了？

• 目前的 MLC Android 主要是针对 Dense 模型（稠密模型）。MoE 架构对内存带宽要求极高，手机端支持还不够完善，且模型体积巨大（即使 Lite 版量化后也很大），建议先玩 7B Dense 版本。

结语

在手机上跑通 DeepSeek 的那一刻，你会有一种赛博朋克的感觉：不仅是算力的下放，更是智慧的私有化。尽管手机会发烫，电量会狂掉，但这种将人类顶级智慧装进口袋的掌控感，是任何云端 API 无法比拟的。

Next Step:快去下载模型，把你的骁龙 8 Gen 3 榨干吧！