实测端侧模型部署：不是所有小模型都能上手机 📱

兄弟们，最近在搞端侧模型部署，踩了不少坑，来分享点干货。

先说结论：端侧部署不是单纯把模型变小就行。我试了Qwen2.5-0.5B、Phi-3-mini、Gemma-2B几个热门模型，在骁龙8Gen3手机上跑，结果差异巨大。

1️⃣ 模型量化是标配。FP16直接跑就是找死，内存带宽直接炸。必须走INT4或INT8量化，但注意：有些模型量化后精度崩得厉害，比如Gemma-2B的数学推理直接降20%+。推荐用GPTQ或AWQ量化，别用简单的RTN。

2️⃣ 推理框架选型。MLC-LLM现在算最成熟的，支持Android/iOS，但编译时做算子优化很费时间。MediaPipe也还行，但算子覆盖有限。别迷信TensorFlow Lite，它对Transformer的支持就是💩。

3️⃣ 实际体验。Phi-3-mini量化后约2GB内存占用，在手机上推理速度约20 tokens/s，能流畅跑对话。Qwen2.5-0.5B更快，约40 tokens/s，但生成质量明显差一截，多轮对话会失忆。

总结：想端侧跑出好体验，模型选型比优化更关键。比如代码生成、数学推理任务，别指望端侧模型干大模型的活，定位要清晰。

最后问下：你们部署时遇到过内存溢出或算子不支持的问题吗？怎么解的？

说量化这块确实关键，Gemma-2B数学推理崩20%+太真实了🤯。老哥试过llama.cpp没？在骁龙上跑小模型比MLC-LLM省心，算子优化不用折腾。