需在Android Termux或iOS ish Shell中部署量化ONNX格式的DeepSeek-R1模型：先配环境、再PC端转模型并4-bit量化，最后用ONNX Runtime Mobile调用硬件加速推理。
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如果您希望在手机上不依赖网络、完全离线运行DeepSeek-R1模型，则需完成终端环境搭建、模型格式适配与量化部署等关键环节。以下是实现此目标的具体步骤：
一、Android端Termux环境配置
Termux提供类Linux运行环境，是Android设备部署Python生态AI模型的基础平台。其优势在于无需Root即可安装编译工具链与科学计算库，且支持直接调用ARM64架构的ONNX Runtime Mobile。
1、从F-Droid应用商店安装Termux（避免Google Play版本，因其长期未更新）。
2、启动Termux后执行系统升级：pkg update && pkg upgrade。
3、安装核心依赖：pkg install wget python clang protobuf。
4、升级pip并安装关键库：pip install --upgrade pip && pip install torch==2.0.1 numpy onnxruntime-mobile==1.16.0 tqdm。
二、iOS端ish Shell模拟方案
iOS系统限制严格，无法原生运行PyTorch或ONNX Runtime。ish Shell通过用户态Linux内核模拟，可绕过App Store签名限制，在非越狱设备上构建轻量推理环境，适用于A17 Pro及以上芯片机型。
1、在TestFlight中申请加入ish官方测试通道，安装ish应用。
2、启动ish后执行：apk update && apk add python3 py3-pip。
3、手动下载适配ARM64的onnxruntime-mobile wheel包（需提前从GitHub Actions产物中提取）。
4、使用pip install命令本地安装wheel：pip install onnxruntime_mobile-1.16.0-cp310-cp310-ios_arm64.whl。
三、模型下载与ONNX格式转换
原始Hugging Face PyTorch权重需转换为ONNX中间表示，以兼容移动端推理引擎。该步骤必须在x86_64主机完成，再将生成文件同步至手机。
1、在PC端创建Python虚拟环境，安装transformers==4.30.2和torch==2.0.1。
2、加载模型并构造示例输入：model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-r1-7b")；dummy_input = torch.randint(0, 32000, (1, 32))。
3、执行导出：torch.onnx.export(model, dummy_input, "deepseek_r1_7b.onnx", input_names=["input_ids"], output_names=["logits"], opset_version=15)。
4、将生成的ONNX文件通过iCloud或ADB推送到手机Termux主目录下的models/子目录。
四、4-bit动态量化压缩
未经量化的7B模型ONNX文件体积超13GB，远超手机存储与内存承载能力。采用AWQ或GPTQ算法进行4-bit权重量化，可在精度损失低于5%前提下将体积压缩至约3.2GB。
1、在PC端安装autoawq库：pip install autoawq。
2、执行量化命令：awq quantize --model deepseek-ai/deepseek-r1-7b --w_bits 4 --q_group_size 128 --output ./awq_deepseek_r1_7b。
3、使用onnx-simplifier简化计算图：python -m onnxsim awq_deepseek_r1_7b/model.onnx awq_deepseek_r1_7b/simplified.onnx。
4、将simplified.onnx文件传输至手机，并确认其SHA256校验值与PC端一致。
五、移动端推理引擎调用
ONNX Runtime Mobile专为移动设备优化，支持NNAPI（Android）与Core ML（iOS）后端加速。启用硬件加速可使A17 Pro设备上的token生成延迟稳定在850ms以内。
1、在Termux中新建run_inference.py脚本，导入onnxruntime和numpy。
2、初始化会话时指定执行提供者：session = ort.InferenceSession("models/simplified.onnx", providers=['NNAPIExecutionProvider'])。
3、构造输入张量并执行推理：outputs = session.run(None, {"input_ids": np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.int64)})。
4、解析logits输出，结合tokenizer进行贪心解码，生成首token。
