在Ubtuntu下面的编译，先整理编译环境
1、安装环境依赖
# 安装必要工具
sudo apt update
sudo apt install -y cmake ninja-build git wget
# 安装Android NDK（建议使用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=$PWD/android-ndk-r25b
2、再下载源码
git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
cd MNN
3、编译
mkdir build && cd build
# 基础编译配置（armeabi-v7a架构，启用NEON优化，关闭GPU）
cmake .. \
-DMNN_BUILD_FOR_ANDROID=ON \
-DANDROID_ABI=armeabi-v7a \
-DMNN_USE_NEON=ON \
-DMNN_USE_OPENCL=OFF \
-DMNN_USE_CUDA=OFF \
-DMNN_USE_METAL=OFF \
-DMNN_BUILD_MINI=OFF \
-G Ninja
可选参数说明：
-DMNN_USE_OPENCL=ON：启用 GPU 加速（需设备支持 OpenCL）。-DMNN_BUILD_MINI=ON：精简版（减少包大小，但限制固定输入尺寸）。-DANDROID_ABI：选择目标架构（如arm64-v8a、x86）。
4、编译so
ninja -j$(nproc)
5、集成
1）将libMNN.so复制到 Android 项目的app/src/main/jniLibs目录下。
2）在build.gradle中配置 NDK 架构：
android {
defaultConfig
{
ndk
{
abiFilters "armeabi-v7a", "arm64-v8a" // 根据需求选择 }
}
}
验证测试
使用 MNN 提供的示例代码测试推理功能，或通过以下命令运行单元测试：
bash
cd build/android
adb push test/MNNTest /data/local/tmp/
adb shell /data/local/tmp/MNNTest
注意事项
- 模型转换：若需加载第三方模型（如 TensorFlow/PyTorch），需先用
MNN-Converter工具转换为.mnn格式。 - 性能优化：根据设备特性调整编译参数（如启用 FP16/Int8 量化）。
- 依赖项：若需使用 MNN-CV 模块，需额外编译并链接相关库。
通过以上步骤，即可在 Android 应用中使用 MNN 进行大模型推理，支持语音交互等功能。
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