阿里的MNN源码如何编译成so文件，供Android调用

在Ubtuntu下面的编译，先整理编译环境

1、安装环境依赖

# 安装必要工具

sudo apt update

sudo apt install -y cmake ninja-build git wget

# 安装Android NDK（建议使用r21版本或更高）

wget https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r25b-linux.zip

unzip android-ndk-r25b-linux.zip

export ANDROID_NDK_HOME=$PWD/android-ndk-r25b

2、再下载源码

git clone https://github.com/alibaba/MNN.git

cd MNN

3、编译

mkdir build && cd build

# 基础编译配置（armeabi-v7a架构，启用NEON优化，关闭GPU）

cmake .. \

-DMNN_BUILD_FOR_ANDROID=ON \

-DANDROID_ABI=armeabi-v7a \

-DMNN_USE_NEON=ON \

-DMNN_USE_OPENCL=OFF \

-DMNN_USE_CUDA=OFF \

-DMNN_USE_METAL=OFF \

-DMNN_BUILD_MINI=OFF \

-G Ninja

可选参数说明：

• -DMNN_USE_OPENCL=ON：启用 GPU 加速（需设备支持 OpenCL）。
• -DMNN_BUILD_MINI=ON：精简版（减少包大小，但限制固定输入尺寸）。
• -DANDROID_ABI：选择目标架构（如arm64-v8a、x86）。

4、编译so

ninja -j$(nproc)

5、集成

1）将libMNN.so复制到 Android 项目的app/src/main/jniLibs目录下。

2）在build.gradle中配置 NDK 架构：

android {

defaultConfig

{

ndk

 {

abiFilters "armeabi-v7a", "arm64-v8a" // 根据需求选择 }

}

}

验证测试

使用 MNN 提供的示例代码测试推理功能，或通过以下命令运行单元测试：

bash

cd build/android
adb push test/MNNTest /data/local/tmp/
adb shell /data/local/tmp/MNNTest

注意事项

• 模型转换：若需加载第三方模型（如 TensorFlow/PyTorch），需先用MNN-Converter工具转换为.mnn格式。
• 性能优化：根据设备特性调整编译参数（如启用 FP16/Int8 量化）。
• 依赖项：若需使用 MNN-CV 模块，需额外编译并链接相关库。

通过以上步骤，即可在 Android 应用中使用 MNN 进行大模型推理，支持语音交互等功能。