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引言

在人工智能飞速发展的当下，端侧 AI 推理的重要性日益凸显。以往，AI 模型大多依赖云端服务器进行计算和推理，然而，这种模式存在着网络延迟高、数据隐私难以保障、带宽成本高以及对网络稳定性要求高等诸多问题。例如，在实时翻译场景中，云端推理的延迟可能导致对话的流畅性大打折扣；而在涉及个人健康数据或商业机密的应用里，数据传输到云端面临着泄露风险。

端侧 AI 推理则能够有效克服这些难题，它直接在终端设备（如手机、平板、智能穿戴设备等）上运行 AI 模型，实现即时响应，减少数据传输，最大程度地保护用户隐私，并且降低对网络的依赖 。就拿手机拍照来说，端侧 AI 可以实时对拍摄场景进行识别并优化拍摄参数，提升照片质量；智能手表通过端侧 AI 能够实时分析用户的运动和健康数据。

Gemma 2B 模型是谷歌推出的一款轻量级语言模型，在保持了强大语言处理能力的同时，具备体积小、运行效率高的优势，非常适合在端侧设备上部署 。而 MNN 是阿里巴巴开源的一个轻量级的深度神经网络推理引擎，拥有高效的计算性能和广泛的硬件支持，能够在手机等移动设备上快速运行 AI 模型。将 Gemma 2B 模型与 MNN 相结合，能够为端侧设备带来更强大的 AI 推理能力，实现诸如本地智能语音助手、离线文本生成等丰富应用。接下来，本文将详细介绍如何基于 MNN 将 Gemma 2B 模型部署到手机上进行端侧 AI 推理。

Gemma 2B 模型与 MNN 简介

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