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LiteRT-LM 完整指南把大语言模型推理搬到手机、电脑和边缘设备【免费下载链接】LiteRT-LMLiteRT-LM is Googles production-ready, high-performance, open-source inference framework for deploying Large Language Models on edge devices.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LiteRT-LMLiteRT-LM 是 Google 开源的端侧大语言模型推理框架基于 C 构建让你不用依赖云端就能在 Android、iOS、Web 和桌面设备上跑 Gemma、Qwen 等模型。本文帮你快速判断它能不能用在你的项目里。它解决什么问题想让 App 里跑本地大模型过去要自己处理一大堆脏活模型文件怎么加载、不同操作系统怎么适配、CPU 和 GPU 怎么调度、聊天历史怎么拼成模型认识的格式、函数调用怎么解析……每换一个平台几乎重来一遍。LiteRT-LM 把这些统一收口底层基于 LiteRT 推理引擎上层提供对话管理、硬件加速、工具调用等现成能力你只需要一个.litertlm模型文件和几行代码就能在多种设备上得到行为一致的推理结果。它还内置了基于约束解码的结构化输出机制工具调用的 JSON 解析、格式约束这类容易翻车的细节由框架兜底。核心能力速览一套 C 内核多语言 API 全平台覆盖整个引擎用可移植的 C 写成上层再包出不同语言的接口Python 和 Kotlin 已经稳定C 面向高性能原生集成Swift 和 JavaScript含浏览器环境处于早期预览社区还有 Flutter 方案。模型侧支持 Gemma、Llama、Phi-4、Qwen 等家族预编译产物覆盖 Android、iOS、Linux、macOS、Windows 甚至树莓派各平台的预编译库都在 prebuilt/ 目录里集成时不用自己交叉编译。GPU/NPU 加速与多模态开箱即用推理时可以选择 GPU 或 NPU 加速器仓库自带各平台的加速委托预编译库GPU、OpenCL、Metal、WebGPU 等新加的 YNNPACK 委托还在 Linux arm64 上做了实验性支持。模型也不只是聊天它支持视觉和音频输入仓库里 omni/ 目录就是配套的 ASR 语音识别和 TTS 语音合成引擎能搭出带耳朵和嘴巴的完整端侧对话管道。内置函数调用给模型接上真实工具做 Agent 类应用最头疼的是让模型可靠地调工具。LiteRT-LM 把这件事做成了标准流程你用 JSON Schema 声明工具框架负责把声明喂给模型、检测模型输出的调用字符串、解析成结构化 JSON 交回给你的应用执行再把结果拼回去继续生成。对应的概念文档在 docs/api/cpp/tool-use.md如果想深入限制模型输出格式比如强制输出合法 JSON 或 SQLruntime/components/constrained_decoding/ 下的约束解码实现值得读一读。数据怎么看官方给出的参考数据tokens/sec数值越高越快模型设备后端预填充速度解码速度Gemma3-1BMacBook Pro (M3)CPU603.883.0Gemma3-1BSamsung S24 UltraCPU379.755.9Gemma3-1BSamsung S24 UltraGPU2369.052.5Gemma3n-E2BMacBook Pro (M3)CPU232.527.6Gemma3n-E2BSamsung S24 UltraGPU816.415.6Gemma3n-E4BSamsung S24 UltraGPU548.09.4用大白话讲1B 小模型在手机上解码约 55 token/秒也就是每秒能吐出几十个字日常问答的流畅度已经接近即时响应。开 GPU 后长提示的预填充能快 6 倍左右意味着塞给模型一段长文档再提问时等待首字的时间大幅缩短。代价是模型越大越吃硬件——E4B 在手机上解码掉到个位数适合对质量要求高、能接受慢一点的场景。选型经验手机端优先 1B~2B 档桌面端可以摸到更大模型。适合谁、不适合谁适合做 Android/iOS/桌面/浏览器端 AI 功能的开发者想本地跑模型又懒得自己搭推理栈的团队以及树莓派等 IoT 场景的尝鲜者。Python 和 Kotlin API 都是稳定状态上手风险最低。不适合需要超大参数模型实时交互的场景——端侧硬件摆在那儿E4B 级别的模型在手机上解码都不快更大的模型请留在云端对 API 稳定性要求极苛刻的生产项目也要留意Swift、JavaScript 接口还在早期预览版本间可能有变动此外它主要面向 LLM 推理编排不是训练/微调框架模型转换和构建工具链python/litert_lm_builder/有一定学习成本。上手路径最快的体验方式是命令行装一个uv执行uv tool install litert-lm然后一条litert-lm run命令加一个 Hugging Face 模型地址终端里就能直接对话全程不写代码。要进应用的话按你熟悉的语言走Kotlin 用户在 docs/api/kotlin/getting_started.md 对应的 Kotlin 指南里通过 Gradle 加依赖即可C 集成参考 docs/api/cpp/ 下的对话 API 文档各模型的提示词模板和元数据配置都放在 models/ 目录里可以直接看。想自己编译的话docs/getting-started/cmake.md 讲了 CMake 构建路径官方推荐还是用 Bazel。端侧大模型推理正在从能不能跑走向跑得多快、接得多少外设LiteRT-LM 是目前开源方案里工程完成度相当高的一个。如果你手上正好有个需要离线 AI 能力的产品不妨先用 CLI 跑个 Gemma 3n E2B 试试手感再决定要不要正式接入。【免费下载链接】LiteRT-LMLiteRT-LM is Googles production-ready, high-performance, open-source inference framework for deploying Large Language Models on edge devices.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LiteRT-LM创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LiteRT-LM 完整指南：把大语言模型推理搬到手机、电脑和边缘设备
LiteRT-LM 完整指南把大语言模型推理搬到手机、电脑和边缘设备【免费下载链接】LiteRT-LMLiteRT-LM is Googles production-ready, high-performance, open-source inference framework for deploying Large Language Models on edge devices.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LiteRT-LMLiteRT-LM 是 Google 开源的端侧大语言模型推理框架基于 C 构建让你不用依赖云端就能在 Android、iOS、Web 和桌面设备上跑 Gemma、Qwen 等模型。本文帮你快速判断它能不能用在你的项目里。它解决什么问题想让 App 里跑本地大模型过去要自己处理一大堆脏活模型文件怎么加载、不同操作系统怎么适配、CPU 和 GPU 怎么调度、聊天历史怎么拼成模型认识的格式、函数调用怎么解析……每换一个平台几乎重来一遍。LiteRT-LM 把这些统一收口底层基于 LiteRT 推理引擎上层提供对话管理、硬件加速、工具调用等现成能力你只需要一个.litertlm模型文件和几行代码就能在多种设备上得到行为一致的推理结果。它还内置了基于约束解码的结构化输出机制工具调用的 JSON 解析、格式约束这类容易翻车的细节由框架兜底。核心能力速览一套 C 内核多语言 API 全平台覆盖整个引擎用可移植的 C 写成上层再包出不同语言的接口Python 和 Kotlin 已经稳定C 面向高性能原生集成Swift 和 JavaScript含浏览器环境处于早期预览社区还有 Flutter 方案。模型侧支持 Gemma、Llama、Phi-4、Qwen 等家族预编译产物覆盖 Android、iOS、Linux、macOS、Windows 甚至树莓派各平台的预编译库都在 prebuilt/ 目录里集成时不用自己交叉编译。GPU/NPU 加速与多模态开箱即用推理时可以选择 GPU 或 NPU 加速器仓库自带各平台的加速委托预编译库GPU、OpenCL、Metal、WebGPU 等新加的 YNNPACK 委托还在 Linux arm64 上做了实验性支持。模型也不只是聊天它支持视觉和音频输入仓库里 omni/ 目录就是配套的 ASR 语音识别和 TTS 语音合成引擎能搭出带耳朵和嘴巴的完整端侧对话管道。内置函数调用给模型接上真实工具做 Agent 类应用最头疼的是让模型可靠地调工具。LiteRT-LM 把这件事做成了标准流程你用 JSON Schema 声明工具框架负责把声明喂给模型、检测模型输出的调用字符串、解析成结构化 JSON 交回给你的应用执行再把结果拼回去继续生成。对应的概念文档在 docs/api/cpp/tool-use.md如果想深入限制模型输出格式比如强制输出合法 JSON 或 SQLruntime/components/constrained_decoding/ 下的约束解码实现值得读一读。数据怎么看官方给出的参考数据tokens/sec数值越高越快模型设备后端预填充速度解码速度Gemma3-1BMacBook Pro (M3)CPU603.883.0Gemma3-1BSamsung S24 UltraCPU379.755.9Gemma3-1BSamsung S24 UltraGPU2369.052.5Gemma3n-E2BMacBook Pro (M3)CPU232.527.6Gemma3n-E2BSamsung S24 UltraGPU816.415.6Gemma3n-E4BSamsung S24 UltraGPU548.09.4用大白话讲1B 小模型在手机上解码约 55 token/秒也就是每秒能吐出几十个字日常问答的流畅度已经接近即时响应。开 GPU 后长提示的预填充能快 6 倍左右意味着塞给模型一段长文档再提问时等待首字的时间大幅缩短。代价是模型越大越吃硬件——E4B 在手机上解码掉到个位数适合对质量要求高、能接受慢一点的场景。选型经验手机端优先 1B~2B 档桌面端可以摸到更大模型。适合谁、不适合谁适合做 Android/iOS/桌面/浏览器端 AI 功能的开发者想本地跑模型又懒得自己搭推理栈的团队以及树莓派等 IoT 场景的尝鲜者。Python 和 Kotlin API 都是稳定状态上手风险最低。不适合需要超大参数模型实时交互的场景——端侧硬件摆在那儿E4B 级别的模型在手机上解码都不快更大的模型请留在云端对 API 稳定性要求极苛刻的生产项目也要留意Swift、JavaScript 接口还在早期预览版本间可能有变动此外它主要面向 LLM 推理编排不是训练/微调框架模型转换和构建工具链python/litert_lm_builder/有一定学习成本。上手路径最快的体验方式是命令行装一个uv执行uv tool install litert-lm然后一条litert-lm run命令加一个 Hugging Face 模型地址终端里就能直接对话全程不写代码。要进应用的话按你熟悉的语言走Kotlin 用户在 docs/api/kotlin/getting_started.md 对应的 Kotlin 指南里通过 Gradle 加依赖即可C 集成参考 docs/api/cpp/ 下的对话 API 文档各模型的提示词模板和元数据配置都放在 models/ 目录里可以直接看。想自己编译的话docs/getting-started/cmake.md 讲了 CMake 构建路径官方推荐还是用 Bazel。端侧大模型推理正在从能不能跑走向跑得多快、接得多少外设LiteRT-LM 是目前开源方案里工程完成度相当高的一个。如果你手上正好有个需要离线 AI 能力的产品不妨先用 CLI 跑个 Gemma 3n E2B 试试手感再决定要不要正式接入。【免费下载链接】LiteRT-LMLiteRT-LM is Googles production-ready, high-performance, open-source inference framework for deploying Large Language Models on edge devices.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LiteRT-LM创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考