K1 OH5.0 AI 构建开发说明

修订记录

修订版本	修订日期	修订说明
001	2025-03-28	初始版本
002	2025-04-12	优化格式

1. 前置准备

参考编译文档完成系统编译、烧录：K1 OH5.0 下载编译烧录说明

1.1. ollama+deepseek 资源准备

下载地址：点我下载

deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-q4_0.gguf
Modelfile
Ollama

deepSeek-r1-distill-qwen-1.5b-q4_0.gguf

经过压缩和优化的模型文件。它使用 GGUF 格式，这是一种专为高效推理和压缩设计的格式。这种格式可以在资源受限的环境中高效运行，例如在嵌入式设备或移动设备上。

modefile

定义了如何配置和使用 deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-q4_0.gguf 模型文件。

ollama

运行和管理各种机器学习模型。它支持多个模型版本和格式，包括 DeepSeek 系列模型。通过 Ollama，你可以方便地部署、运行和管理 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_0.gguf 模型。

1.2. 环境和工具准备

MUSE Paper 及电源一套
type-c 线（用于烧录和 hdc 连接）
Windows 系统端 hdc（用于和板子之间传输文件）
IDE（DevEco 4.0）
K1 OH5.0 编译构建环境

2. 安装 ollama+deepseek-r1-1.5b

为了让开发者快速体验，提供了一键打包安装的安装包。

2.1. 用 type-c 线连接 Windows 系统和 Muse Paper

确认 hdc shell 可以连接 MUSE Paper

D:\>hdc list targets
0123456789ABCDEF

2.2. 把安装包下载到 Windows 电脑，解压到任意位置

下载地址：点我下载（前面已下载，请忽略），内部包括安装包、二次开发所需要的程序和开发手册等。

2.2.1. 一键自动安装 deepseek

双击图中的红色圈住的安装脚本：setup_ohos_ollama_env_v1.0.bat ，给 OH 安装所有 LLM 的依赖库和应用程序:

2.2.2. 运行调试

安装完后，应用就可以进行 LLM 的问答了。

运行 ollama，显示如下图表示 ollama 正常工作：

list 为空，表示模型没有安装，需要加载大模型

加载大模型

再查看模型列表

在命令行运行大模型进行对话

打开 OH 的 HAP 程序

测试 HAP 的使用界面

3. 二次开发

3.1. 开发环境准备

OH 系统开发：VSCode + ubuntu Linux server
HAP 开发：DevEco 4.0 【deveco-studio-4.1.0.400.exe】
需要开发文件：点我下载（前面已下载，请忽略）
- chatgpt: oh chatgpt lib 代码 + testNAPI 代码
- deepseek ：演示 HAP 代码

3.2. OH 系统构建

将 chatgpt 文件夹放到 oh5.0\foundation\communication\chatgpt 目录，配置好模块编译配置，就可以编译出对应的库。这个库是用于给上层 HAP 提供访问 ollama 接口的。

3.2.1. 编辑开发代码

根据自己的需求，修改代码。

3.2.2. 编译镜像

命令如下：

./build.sh --product-name musepaper2 --ccache --prebuilt-sdk

与本工程相关的两个库为：

libchatgpt_napi.z.so
libchatgpt_core.z.so

新编译的镜像包含这两个 so，可以烧录镜像，也可以用 hdc file send 命令推送进去，如下：

hdc file send libchatgpt_napi.z.so /lib64/module/
hdc file send libchatgpt_core.z.so /lib64/

3.3. HAP 测试工程

OH5.0\foundation\communication\chatgpt\testNapi 主要用于二次开发者参考开发自己的 AI 大模型应用，用下面版本 DevEco 打开工程编译，编出测试所需 testNapi HAP，可以用于测试和帮助开发自己的 LLM 应用。

3.4. 开发调试

3.4.1. 查看日志

hdc shell higlog | grep Chatgpt
hdc shell hilog | grep Index

设置 ollama debug：

export OLLAMA_DEBUG=1 //可输出日志
export OLLAMA_HOST='0.0.0.0' //可外部访问 OLLAMA

02-28 12:35:58.260  4086  4086 I C01650/ChatGPT: ChatGPT instance created
02-28 12:35:58.260  4086  4086 I C01650/ChatGPT: Generating streaming response for input: who are you
02-28 12:35:58.261  4086  7595 I C01650/ChatGPT: Request payload: {"model":"deepseek-r1-1.5b","prompt":"who are you","stream":true}
02-28 12:35:58.262  4086  7595 I C01650/ChatGPT: Making request to Ollama API at [http://localhost:11434/api/generate](http://localhost:11434/api/generate)
02-28 12:35:58.266  4086  7595 I C01650/ChatGPT: CURL request completed after 1 attempts
02-28 12:35:58.267  4086  7595 I C01650/ChatGPT: Request completed successfully

3.5. 演示 HAP 工程

同样使用 DevEco Studio 4.1 Release 打开对应代码工程，编译演示 HAP。

4. oh+ollama+deepseek 设计说明

4.1. 架构

前端层(ArkTS)
- 界面和业务
服务层 (ArkTS)
- 跨 NAPI 回调实现 (ArkTS ↔ OS Native)
- 回调注册和管理
- 业务逻辑、API 交互和数据处理
NAPI 层
- JavaScript/TypeScript 与 C++ 的接口
- 参数解析和传递
- 回调注册
C++ 实现层
- 核心功能及本地 API 交互
- napi_async_work 实现（防止主线程阻塞导致 app 主线工作线程发生 block crash）;
- 实现跨 napi 的 callback（ arkts <---> os native )
- ollama 集成
- deepSeek 集成

4.2. llm(chatgpt) 子系统部件设计&实现

ChatGPTService 使用单例
C++ ChatGPT 类使用单例
异步处理
- NAPI 层使用 napi_async_work
- C++ 层使用 std::thread
- 智能指针防止内存泄漏，增加健壮性，替代 new
- UI 层使用实时回调
- 流式 stream 处理
- 详细日志跟踪

4.2.1. 调用流程

用户在 UI 输入文本 → 触发 onClick 事件
ChatGPTService 调用 NAPI 模块的 generateResponse
NAPI 层转换参数，创建异步工作
C++ 层执行 HTTP 请求，通过回调返回结果
结果通过回调链传回前端显示，前端实时渲染

4.2.2. chatgpt_napi.cpp 设计

数据结构：

struct AsyncCallbackData {
    napi_env env;                    // NAPI 环境
    napi_ref streamCallbackRef;      // 流式回调引用
    napi_ref completionCallbackRef;  // 完成回调引用
    std::string chunk;               // 数据块
    std::string result;              // 结果
    napi_value resourceName;         // 资源名称
};

回调处理

StreamCallbackComplete：处理流式数据回调，当有数据 chunk 出现进行处理
- 获取回调函数引用
- 创建参数数组
- 调用 JavaScript 回调函数
- 清理资源
CompletionCallbackComplete：处理完成回调，当处理完成回调处理
- 类似流式回调的处理流程
- 额外清理所有回调引用

主要接口函数

napi_value GenerateResponse(napi_env env, napi_callback_info info) {
    // 获取参数
    // 创建回调引用
    // 设置异步工作
    // 调用本地方法
}

模块初始化

napi_value Init(napi_env env, napi_value exports) {
    // 注册模块方法
    napi_property_descriptor desc[] = {
        { "generateResponse", nullptr, GenerateResponse, nullptr, nullptr, nullptr, 
            napi_default, nullptr }
    };
    napi_define_properties(env, exports, 1, desc);
    return exports;
}

NAPI_MODULE(chatgpt_napi, Init)

代码流程：

模块初始化

NAPI_MODULE(chatgpt_napi, Init)  // 注册模块
↓
Init(napi_env env, napi_value exports)  // 初始化函数
↓
napi_define_properties  // 注册 generateResponse 方法

ChatGPT初始化：
ChatGPT::ChatGPT()
↓
std::call_once(initFlag, [this]() {
    InitializeCurl()  // CURL 全局初始化
})

UI 层触发：

// Index.ets 中的点击事件
this.chatGPTService.generateResponseStream(
    this.userInput,
    (chunk: string) => { this.response += chunk },
    (result: string) => { this.isLoading = false }
)

服务层处理：

// ChatGPTService.ets
public generateResponseStream(input: string, streamCallback, completionCallback): void {
    this.nativeChatGPT.generateResponse(input, streamCallback, completionCallback)
}

NAPI 层转换：

// chatgpt_napi.cpp
napi_value GenerateResponse(napi_env env, napi_callback_info info) {
    // 参数转换
    // 创建异步工作
    OHOS::Communication::ChatGPT::GetInstance().GenerateResponseStream(
        input, streamCallback, completionCallback);
}

C++ 核心实现：

// chatgpt.cpp
void ChatGPT::GenerateResponseStream(
    const std::string& input,
    StreamCallback streamCallback,
    CompletionCallback completionCallback) {
    // 执行 HTTP 请求
    // 处理流式响应
}

5. FAQ

5.1. 保证推理 CPU 资源不被强占，需要绑定消耗 CPU 的几个进程

taskset -p 240 $(pidof render_service) 
taskset -p 240 $(pidof com.example.deepseek) 
taskset -p 240 $(pidof com.example.testnapi) 

参数说明：
240 (十六进制0xf0 , 二进制 11110000) 表示 CPU 4-7
命令说明：
taskset -p 240 $(pidof render_service)
pidof render_service： 找到对应线程的线程ID（PID）
taskset -p 240 [PID] 绑定进程运行的CPU 240（二进制表示：11110000）

如果要产品化可以调用 sched_setaffinity() 函数来设置CPU的绑定
int sched_setaffinity(pid_t pid, size_t cpusetsize, const cpu_set_t *mask);

5.2. 如何导出 ollama 的日志

5.3. MUSE Paper 经常熄屏

设置屏幕不熄屏

power-shell setmode 602

5.4. ollama 无法运行

可能缺少了 ld-linux-riscv64-lp64d.so.1

/lib/ld-linux-riscv64-lp64d.so.1

把这个文件拷贝的ohos的对应目录, 赋予执行权限 _chmod +x /lib/ld-linux-riscv64-lp64d.so.1_

5.5. 空间不够

解决方法：把这个 /.ollama 目录链接到 /data/deepseek/.ollama

ln -s /data/deepseek/.ollama /.ollama

5.6. Windows 命令行下面法输入中文和显示中文调试

设置CMD支持中文<: 在windows console 执行>
  让CMD Console支持中文输入与显示：
  chcp 65001:
  
chcp 是 “Change Code Page” 的缩写，用于更改当前控制台的代码页。65001 代表 UTF - 8 编码。
执行此命令后，CMD 窗口会切换到 UTF - 8 编码，此时就能正常显示和输入中文了。 

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修订记录

1. 前置准备

1.1. ollama+deepseek 资源准备​

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ollama​

1.2. 环境和工具准备​

2. 安装 ollama+deepseek-r1-1.5b

2.1. 用 type-c 线连接 Windows 系统和 Muse Paper​

2.2. 把安装包下载到 Windows 电脑，解压到任意位置​

2.2.1. 一键自动安装 deepseek​

2.2.2. 运行调试​

3. 二次开发

3.1. 开发环境准备​

3.2. OH 系统构建​

3.2.1. 编辑开发代码​

3.2.2. 编译镜像​

3.3. HAP 测试工程​

3.4. 开发调试​

3.4.1. 查看日志​

3.5. 演示 HAP 工程​