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macunaima/Qwen3-0.6B-SM8650-LiteRT-LM-AOT-Dynamic-INT8-Full
Qwen3-0.6B-SM8650-LiteRT-LM-AOT-Dynamic-INT8-Full is a text generation model from macunaima. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for litert-lm. The card lists the license as apache-2.0.
Qwen/Qwen3-0.6B exportado e compilado AOT (ahead-of-time) para o SoC Qualcomm SM8650 (Snapdragon 8 Gen 3), empacotado como bundle .litertlm para o runtime LiteRT-LM.
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From the Hugging Face model README
Qwen/Qwen3-0.6B exportado e compilado AOT (ahead-of-time) para o SoC
Qualcomm SM8650 (Snapdragon 8 Gen 3), empacotado como bundle .litertlm
para o runtime LiteRT-LM.
Este é o build mais simples possível: modelo completo, uma única chamada de
CLI, sem nenhuma flag de particionamento de grafo (--split_cache,
--externalize_embedder, prefill/cache customizados não foram usados).
Quantização:
dynamic_wi8_afp32— pesos INT8 dinâmicos, ativações FP32. Nenhuma flag-qfoi passada na CLI, mas essa é a receita default doexport-hfnesta versão dolitert-torch: obuild.log(no repo) linha 52 mostraquantization_recipe : 'dynamic_wi8_afp32', e a quantização rodou de fato — grafo principal 2.22 GiB → 581.41 MiB e embedder 593.50 MiB → 151.86 MiB (3.9x cada). Este não é um build float, apesar de "simples": quem quiser o baseline em precisão cheia precisa desligar a receita default explicitamente (não testado aqui).
| Bundle | qwen3-0.6B-sm8650-aot-dynamic-int8.litertlm |
| Tamanho | 819.812.816 bytes (782 MiB) |
| SHA-256 | 30aee1147ea6fc8bfed001a7dbb66e491c55a57b47c8faf87f6dd58f8c2cab3d |
| Base | Qwen/Qwen3-0.6B, revisão c1899de289a04d12100db370d81485cdf75e47ca |
| Backend AOT | qualcomm / SoC SM8650 |
| Quantização | dynamic_wi8_afp32 (INT8 dinâmico nos pesos, default do exportador) |
O .sha256.json no repo carrega a mesma procedência em forma legível por
máquina.
uv venv --python 3.12 .venv && source .venv/bin/activate
uv pip install litert-torch ai-edge-litert ai-edge-litert-sdk-qualcomm
litert-torch export-hf Qwen/Qwen3-0.6B ./out \
--aot_backend=qualcomm \
--aot_soc_model=SM8650 \
--bundle_litert_lm=True
Uma chamada faz tudo: baixa o checkpoint do Hub, converte para LiteRT,
chama o compilador AOT da Qualcomm (QNN/HTP) e empacota o .litertlm
(prefill/decode + embedder + auxiliary + tokenizer + metadata).
Toolchain: litert-torch 0.9.4, ai-edge-litert 2.2.0,
ai-edge-litert-sdk-qualcomm 2.2.0, ai-edge-quantizer 0.9.0,
torch 2.13.0, transformers 5.17.0, Python 3.12 (Linux x86_64 — o
compilador AOT da Qualcomm não tem build para macOS/arm64).
Note que a ausência de -q na linha de comando não significa float: o
default aplicado foi dynamic_wi8_afp32.
Tempo total: 3m02s em 16 cores de CPU, dos quais 1m49s no estágio
AOT Compilation → apply_plugin. Script completo (build.sh) e log integral
(build.log) estão no repo.
adb push qwen3-0.6B-sm8650-aot-dynamic-int8.litertlm /data/local/tmp/
adb shell /data/local/tmp/litert_lm_main \
--model_path=/data/local/tmp/qwen3-0.6B-sm8650-aot-dynamic-int8.litertlm \
--backend=npu \
--input_prompt="Explique o que é um transformador de distribuição."
Binários litert_lm_main e instruções de build do runtime: veja o repositório
LiteRT-LM.
Compiling Qualcomm_SM8650: apply_plugin 100%.dynamic_wi8_afp32, com 3.9x de
redução tanto no grafo principal quanto no embedder.LITERTLM, 3 subgrafos TFL3
(model / embedder / auxiliary), com bytecode HTP para SM8650 embutido.litert_lm_main
via adb no aparelho alvo antes de usar.--use_litert_lm_compiler=True.O repo -Dynamic-INT8 acima é um build anterior; não verifiquei quais flags de
export foram usadas nele, então não afirmo aqui como os dois se comparam além do
que está documentado neste card (grafo completo, sem flags de particionamento).
Pesos derivados de Qwen/Qwen3-0.6B — Apache 2.0, a mesma do modelo base.