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afc6a79dd7
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feat(AI/MNN): 集成 MNN.xcframework + ObjC++ 桥(LLM+SME2,Phase 1-2)
挑战赛考核点要求 Qwen + MNN + SME2 + CPU 端侧推理,MLX(GPU)不满足。
本提交打通原生 MNN 集成的工程层:
- scripts/build-mnn-xcframework.sh:从 alibaba/MNN 源码构建 device+sim arm64
双切片 xcframework,MNN_BUILD_LLM=ON 导出 llm/llm.hpp,MNN_SME2=ON
(KleidiAI 运行时自动路由:A19/iPhone17 走 SME2,A17 回退 NEON)
- MNNLLMBridge.{h,mm}:ObjC++ 封装 MNN Llm 的加载/流式生成,streambuf 按
UTF-8 边界聚合回调,getContext() 取 prefill/decode 算 tok/s;模拟器编为桩
(走 MLX 兜底),SME2 经 sysctl hw.optional.arm.FEAT_SME2 探测
- pbxproj:链接 MNN.xcframework + bridging header
- 二进制 gitignore,由脚本本地生成防历史膨胀
模拟器 BUILD SUCCEEDED(0 error),xcframework 处理 + 桥编译 + 链接通过。
下一步 Phase 3:MNNBackend + AIRuntime 双后端路由。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-06-08 18:31:02 +08:00 |
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06484d09ff
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feat(AI): LLM 迁移到 mlx-swift-lm 2.31.3 + Qwen3.5-2B
将 SPM 依赖从 mlx-swift-examples 2.29.1 迁到改名延续仓库 mlx-swift-lm
2.31.3(含 qwen3_5 架构、旧 loadContainer API 兼容),文本 LLM 由
Qwen3-1.7B 换为 Qwen3.5-2B-4bit(走 qwen3_5→Qwen35Model 文本路径)。
连带 mlx-swift 0.29.1→0.31.4,顺修弃用 API:
- MLX.GPU.clearCache() → MLX.Memory.clearCache()
- MLX.GPU.set(cacheLimit:) → MLX.Memory.cacheLimit
更新 ModelManifest(.llm 文件清单+精确字节数,~1.63GiB)、ModelManifestTests、
HealthExport.modelTag 默认值。App BUILD SUCCEEDED + ModelManifestTests 通过。
保留作 MNN 改造的 GPU 兜底基线。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-06-08 18:00:28 +08:00 |
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