



雨晴LLM 把大语言模型搬到了安卓手机本地运行,不需要联网,手机自己就能当一台小型 AI 推理服务器用。文本生成、对话交流这些事,断网状态下照样能跑完,数据从头到尾留在设备里,不上传云端,也就没有隐私外泄的担心,网络卡顿或者突然掉线的问题同样绕开了。装好之后不用折腾代码编译,也不用配什么开发环境,普通安卓机拿来就能加载模型跑起来,本地部署这件事变得没什么门槛。

模型文件走的是分离式管理,应用本身不塞体积庞大的模型包,用户按自己手机的存储余量去取对应的 Gemma 量化权重加载就行,空间占用由自己说了算。
它完整适配了标准的 OpenAI 对话交互协议,长文本上下文关联和各项生成参数微调都支持。原来基于云端 API 写的项目,代码基本不用动就能挪到本地跑。
桌面悬浮窗组件可以自由拖曳,不必反复切回主程序界面,在屏幕任意位置就能控制服务启停、换底模或者调出后台日志。
生成控制项给得比较全,采样温度、上下文窗口大小、单次最大输出字数这些都能自己调,日常写点东西、做逻辑分析或者写代码,不同任务可以配不同参数。
1、CPU 和 GPU 两套计算引擎都支持,可以按机型硬件水平和电池功耗表现自己切。老设备求稳,高端芯片想用图形加速,两种需求都照顾到了。
2、底层接了轻量级 NanoHTTPd 服务,在手机本地就能生成标准 OpenAI 格式的接口地址,常见的第三方 AI 聊天软件、自动化脚本、测试工具都能直接对接。
3、自带图形化运行数据监视面板,Token 生成速率、RAM 消耗、处理器负荷都会动态显示出来,系统开销随时能看,参数想微调也有依据。
4、后台常驻能力比较稳,推理服务开着的时候,界面切后台或者锁屏,接口照样响应请求,别的应用调用时不会断。
1、把安装包装好,然后到系统设置里放行读写存储、悬浮窗显示和后台常驻运行这几项权限。

2、进入模型管理区域,挑一个跟当前机型性能匹配的 Gemma 量化权重文件下载下来。
3、选好这次要调用的 CPU 或 GPU 运算后端,点一下开启本地服务接口。

4、在支持 OpenAI 协议的客户端里,把服务端 URL 填成本地回路地址 `//127.0.0.1:8080`,然后发请求。
5、用桌面上的悬浮控制器,可以随时看文字输出进度、换一个加载的模型,或者直接把后台服务关掉。

包名:com.rainyllm.app
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