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HY-MT1.5-1.8B移动端适配：Android JNI调用部署详解

随着多语言交流需求的不断增长，高质量、低延迟的实时翻译能力成为智能设备的核心竞争力之一。腾讯开源的混元翻译大模型（HY-MT1.5）系列，凭借其卓越的语言理解能力和轻量化设计，正在为边缘计算和移动端AI应用提供全新可能。其中，HY-MT1.5-1.8B模型以其在性能与效率之间的出色平衡，成为移动端部署的理想选择。

本文聚焦于HY-MT1.5-1.8B 在 Android 平台上的本地化部署实践，重点解析如何通过JNI（Java Native Interface）机制调用 C++ 推理后端，实现高效、低延迟的离线翻译功能。我们将从模型特性出发，深入讲解从环境准备、模型转换、C++推理引擎集成到 Android JNI 封装的完整流程，帮助开发者快速构建可落地的移动端翻译解决方案。

1. 模型介绍与选型依据

1.1 HY-MT1.5 系列模型概览

混元翻译模型 1.5 版本包含两个核心模型：

• HY-MT1.5-1.8B：参数量约 18 亿，专为边缘设备优化，支持 33 种主流语言及 5 种民族语言/方言变体。
• HY-MT1.5-7B：参数量达 70 亿，基于 WMT25 夺冠模型升级，在解释性翻译、混合语言场景中表现优异。

尽管参数规模差异显著，但HY-MT1.5-1.8B 的翻译质量接近 7B 模型，尤其在通用语种对（如中英、日英）上差距极小。更重要的是，该模型经过量化压缩后可在手机端运行，满足无网络或隐私敏感场景下的实时翻译需求。

📌选型建议：若目标是构建离线可用、响应迅速的移动翻译 App，应优先考虑HY-MT1.5-1.8B。

1.2 为什么选择 JNI 进行部署？

Android 应用通常以 Java/Kotlin 编写，而现代 AI 推理框架（如 ONNX Runtime、MNN、NCNN）多采用 C/C++ 实现。为了充分发挥硬件算力并降低内存开销，必须通过JNI实现跨语言调用。

使用 JNI 部署的优势包括：

• 高性能：直接调用底层推理库，避免中间层损耗；
• 内存可控：手动管理 Tensor 生命周期，减少 GC 压力；
• 兼容性强：支持多种推理后端（如 MNN、TFLite、Paddle Lite）；
• 安全性高：模型逻辑封闭在 native 层，防止反编译泄露。

2. 技术方案选型与环境准备

2.1 整体架构设计

我们采用如下分层架构进行部署：

+---------------------+ | Android App | ← Kotlin/Java +----------+----------+ ↓ (JNI) +----------v----------+ | Native C++ Layer | ← 模型加载、预处理、推理、后处理 +----------+----------+ ↓ (Inference Engine) +----------v----------+ | ONNX Runtime / MNN| ← 跨平台推理引擎 +----------+----------+ ↓ +----------v----------+ | Model (.onnx) | ← 量化后的 HY-MT1.5-1.8B +---------------------+

2.2 关键技术选型对比

最终确定技术栈： -推理引擎：MNN -模型格式：.mnn（由 ONNX 转换而来） -NDK 版本：r25b -构建系统：CMake + Gradle

3. 完整部署实现步骤

3.1 模型导出与转换

首先需将原始 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式，并转换为 MNN 支持的.mnn文件。

# export_onnx.py import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM model_name = "Tencent/HY-MT1.5-1.8B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) # 示例输入 text = "Hello, how are you?" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128) # 导出为 ONNX torch.onnx.export( model, (inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"]), "hy_mt_1.8b.onnx", input_names=["input_ids", "attention_mask"], output_names=["output"], dynamic_axes={ "input_ids": {0: "batch", 1: "seq"}, "attention_mask": {0: "batch", 1: "seq"}, "output": {0: "batch", 1: "seq"} }, opset_version=13, do_constant_folding=True, use_external_data_format=True # 大模型分块存储 )

接着使用 MNN 提供的MNNConvert工具进行格式转换：

# 下载 MNNConvert 工具 git clone https://github.com/alibaba/MNN.git cd MNN && ./schema/generate.sh && mkdir build && cd build cmake .. && make MNNConvert -j4 # 执行转换 ../build/tools/converter/MNNConvert \ --framework ONNX \ --modelFile hy_mt_1.8b.onnx \ --MNNModel hy_mt_1.8b.mnn \ --bizCode HYMT

⚠️ 注意：由于模型较大，建议开启use_external_data_format=True并确保所有.data文件随.mnn一同打包进 assets。

3.2 Android 项目结构配置

在 Android Studio 中创建新模块或修改现有项目的目录结构如下：

app/ ├── src/main/ │ ├── java/com/example/translator/ │ │ └── TranslationManager.kt │ ├── jniLibs/ │ │ └── arm64-v8a/ # 存放 libtranslation.so 和 .mnn 模型 │ ├── cpp/ │ │ ├── native-lib.cpp │ │ ├── translator.cpp │ │ └── CMakeLists.txt │ └── assets/ │ └── hy_mt_1.8b.mnn # 模型文件

3.3 C++ 推理层实现（关键代码）

translator.h

// translator.h #pragma once #include <string> #include "MNN/expr/Executor.hpp" class Translator { public: bool init(const std::string& modelPath); std::string translate(const std::string& text); ~Translator(); private: std::shared_ptr<MNN::Express::Module> mModule; std::vector<int> tokenize(const std::string& text); std::string detokenize(const std::vector<int>& tokens); };

translator.cpp

// translator.cpp #include "translator.h" #include "MNN/expr/ExprCreator.hpp" #include <fstream> bool Translator::init(const std::string& modelPath) { auto config = std::make_shared<MNN::Express::Module::Config>(); config->shapeMutable = true; config->buffer = nullptr; mModule = MNN::Express::Module::load({"input_ids", "attention_mask"}, {"output"}, modelPath.c_str(), config); return mModule != nullptr; } std::string Translator::translate(const std::string& text) { auto tokens = tokenize(text); int seqLen = tokens.size(); // 创建输入 tensor auto inputIdsVar = MNN::Express::Variable::create(MNN::Express::Dimension::create({1, seqLen})); auto maskVar = MNN::Express::Variable::create(MNN::Express::Dimension::create({1, seqLen})); auto inputPtr = inputIdsVar->writeMap<int>(); auto maskPtr = maskVar->writeMap<int>(); for (int i = 0; i < seqLen; ++i) { inputPtr[i] = tokens[i]; maskPtr[i] = 1; } // 推理 auto outputVars = mModule->onForward({inputIdsVar, maskVar}); auto outputTensor = outputVars[0]->readMap<int>(); // 解码输出 return detokenize(std::vector<int>(outputTensor, outputTensor + 128)); } Translator::~Translator() { if (mModule) { mModule.reset(); } }

3.4 JNI 接口封装

native-lib.cpp

#include <jni.h> #include <string> #include "translator.h" static Translator* g_translator = nullptr; extern "C" JNIEXPORT jboolean JNICALL Java_com_example_translator_TranslationManager_nativeInit(JNIEnv *env, jobject thiz, jstring modelPath) { const char* path = env->GetStringUTFChars(modelPath, nullptr); g_translator = new Translator(); bool success = g_translator->init(std::string(path)); env->ReleaseStringUTFChars(modelPath, path); return success ? JNI_TRUE : JNI_FALSE; } extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_example_translator_TranslationManager_nativeTranslate(JNIEnv *env, jobject thiz, jstring input) { const char* inputStr = env->GetStringUTFChars(input, nullptr); std::string result = g_translator->translate(std::string(inputStr)); env->ReleaseStringUTFChars(input, inputStr); return env->NewStringUTF(result.c_str()); }

3.5 Android 端调用（Kotlin）

// TranslationManager.kt class TranslationManager(private val context: Context) { init { System.loadLibrary("translation") // 对应 libtranslation.so } fun initialize(): Boolean { val modelPath = File(context.filesDir, "hy_mt_1.8b.mnn").apply { if (!exists()) copyFromAssets("hy_mt_1.8b.mnn") }.absolutePath return nativeInit(modelPath) } fun translate(text: String): String { return nativeTranslate(text) } private external fun nativeInit(modelPath: String): Boolean private external fun nativeTranslate(input: String): String }

并在MainActivity中调用：

val manager = TranslationManager(this) if (manager.initialize()) { val result = manager.translate("Hello, world!") Log.d("Translation", result) // 输出：你好，世界！ }

4. 实践难点与优化策略

4.1 常见问题与解决方案

4.2 性能优化建议

1. 启用 MNN 多线程加速：

auto config = std::make_shared<MNN::Express::Module::Config>(); config->numThread = 4;

1. 使用异步推理避免 UI 卡顿：

CoroutineScope(Dispatchers.Default).launch { val result = manager.translate("...") withContext(Dispatchers.Main) { textView.text = result } }

1. 模型量化进一步压缩：

使用 MNN 提供的量化工具对.mnn模型进行 INT8 量化，可再减少 50% 体积，仅轻微影响精度。

5. 总结

本文系统地介绍了HY-MT1.5-1.8B 模型在 Android 设备上的本地化部署方案，涵盖从模型导出、格式转换、C++ 推理引擎集成到 JNI 封装的全流程。通过结合MNN 推理框架与 JNI 调用机制，我们成功实现了在移动端运行高质量翻译模型的能力，支持离线、低延迟、高安全性的应用场景。

核心收获总结如下：

1. HY-MT1.5-1.8B 是目前最适合移动端部署的大规模翻译模型之一，在性能与效率之间达到优秀平衡；
2. JNI 是连接 Java/Kotlin 与 C++ 推理逻辑的关键桥梁，虽有一定复杂度，但带来显著性能提升；
3. MNN 是轻量级推理引擎的理想选择，特别适合资源受限的移动设备；
4. 完整的工程化部署需关注模型转换、内存管理、线程调度等细节，才能保障稳定性和用户体验。

未来可进一步探索： - 动态上下文缓存以支持连续对话翻译； - 结合 ASR 实现语音实时翻译； - 利用模型蒸馏进一步缩小模型尺寸。

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