安卓手机可以通过Termux终端模拟器安装Python环境并运行DeepSeek模型，关键点在于配置ARM架构兼容环境、量化模型降低资源占用，以及利用手机GPU加速（需Root权限）。 以下是具体实现步骤和注意事项：
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基础环境搭建
安装Termux应用后执行pkg install python numpy pytorch，建议选择Python 3.9+版本。通过termux-setup-storage获取存储权限，模型文件建议存放在手机内部存储而非SD卡以避免读写延迟。 -
模型量化与适配
下载DeepSeek的4-bit量化版本（如GGUF格式），体积可压缩至原模型的1/4。使用llama.cpp或MLC-LLM等推理框架，在Termux中编译ARM64版本，显著提升在骁龙/天玑芯片上的运行效率。 -
性能优化技巧
- 关闭后台应用释放内存，8GB RAM手机建议设置2GB交换分区
- 修改
torch.set_num_threads(4)匹配手机CPU核心数 - 若设备已Root，安装Magisk模块启用Vulkan API可提升30%推理速度
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典型问题解决方案
出现Illegal instruction错误需重新编译适配低版本ARM指令集；内存不足时可使用--split-matrix参数分块加载模型；文本生成卡顿时启用--cache-size 512增加缓存。
提示：非旗舰机型推荐使用DeepSeek Mini等轻量化模型，连续推理10分钟后建议暂停散热。
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