Android手機Termux跑Alpaca.cpp (LLaMA) 大型語言模型

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LLaMA是什麼？它是 Meta釋出的大型語言模型，Alpaca則是史丹佛大學微調後的版本。這二個模型因為資源耗用較小，且有人製作了純CPU運算的版本，不用依賴顯示卡，因此除了在個人電腦跑，也可以跑在Android手機上。

本文採用的是 antimatter15/alpaca.cpp，fork自 ggerganov/llama.cpp。

請先安裝 Termux，並解除signal 9問題。

Alpaca最少需要4GB RAM。手機RAM大於等於8GB可以直接編譯，或者用Proot跑，不過Proot會比較慢。

8GB RAM以下的手機跑Alpaca.cpp，Termux高機率閃退，因為Android常常有背景程序吃掉RAM，沒有8GB RAM是不夠跑的。

RAM小於8GB，並且有root權限的話，可以考慮用chroot掛SAWP file強行增大RAM跑Alpaca.cpp。

1. 裝置 #

裝置：小米Pocophone F1
Android版本：13
處理器：高通s845
RAM: 6GB

2. 編譯執行alpaca.cpp #

從以下方法三擇一。

2.1. 直接在Termux跑 #

安裝以下套件

pkg install clang wget git cmake

設定Android NDK

wget https://github.com/lzhiyong/termux-ndk/releases/download/ndk-r23/android-ndk-r23c-aarch64.zip
unzip android-ndk-r23c-aarch64.zip
export NDK=~/android-ndk-r23c-aarch64

編譯，下載模型

git clone https://github.com/rupeshs/alpaca.cpp.git
cd alpaca.cpp
mkdir build-android
cd build-android
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake -DANDROID_ABI=arm64-v8a -DANDROID_PLATFORM=android-23 -DCMAKE_C_FLAGS=-march=armv8.4a+dotprod ..
make -j8
wget https://huggingface.co/Sosaka/Alpaca-native-4bit-ggml/resolve/main/ggml-alpaca-7b-q4.bin

執行主程式

./chat

2.2. Chroot #

安裝 Chroot Ubuntu並登入
新增SWAP file，給手機增加8GB的RAM

dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=8192 status=progress
chmod 0600 /swapfile
mkswap /swapfile
swapon /swapfile

安裝依賴套件，編譯，下載模型。

apt install build-essential wget
git clone https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp
cd alpaca.cpp
make chat
wget https://huggingface.co/Sosaka/Alpaca-native-4bit-ggml/resolve/main/ggml-alpaca-7b-q4.bin

執行

./chat

2.3. Proot #

安裝 Proot Debian並登入

proot-distro login debian --shared-tmp

安裝依賴套件，編譯，下載模型。

apt install build-essential wget
git clone https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp
cd alpaca.cpp
make chat
wget https://huggingface.co/Sosaka/Alpaca-native-4bit-ggml/resolve/main/ggml-alpaca-7b-q4.bin