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English(EN) Running Llama 3.2 & Qwen 2.5 100% Offline in React Native & Expo 52: Solving Thermal Throttling, OOMs, and Background Streaming

移动端离线大模型：Llama 3.2 & Qwen 2.5 在 React Native 中运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者详细介绍了如何在 React Native 和 Expo 52 应用程序中完全离线运行 Llama 3.2 和 Qwen 2.5 等大型语言模型。该解决方案通过在原生 C++ 解码循环中实现自适应占空比暂停，解决了移动设备上的关键工程挑战，如防止散热节流和内存溢出错误。此外，它还通过带有唤醒锁的自定义 Android 前台服务确保不间断的后台流式传输，并使用 Google ML Kit 和原生模块实现设备上的多模态 OCR 和文档解析。 AI

影响 为移动应用程序实现设备端大模型推理，提高隐私性并降低云成本。

排序理由 关于在特定移动框架中实现现有大模型技术的开发者指南。

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移动端离线大模型：Llama 3.2 & Qwen 2.5 在 React Native 中运行

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Vivek Kumar Singh ·

    在 React Native & Expo 52 中 100% 离线运行 Llama 3.2 & Qwen 2.5：解决散热节流、内存溢出和后台流式传输问题

    <p>Running Large Language Models (LLMs) locally on a smartphone used to feel like science fiction. But with quantized GGUF architectures and optimized native runtimes like <code>llama.rn</code>, modern mobile chipsets can now execute capable models (like Llama 3.2 1B/3B and Qwen …

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