在HarmonyOS鸿蒙Next应用中集成端侧模型，用于实现本地相关的AI功能。可以使用什么样的技术方案？MLC-LLM单框架是否支持？

在HarmonyOS鸿蒙Next应用中集成端侧模型以实现本地AI功能，可以使用以下技术方案：

1. MindSpore Lite：华为自研的轻量级AI推理框架，支持在端侧设备上进行高效的模型推理。它提供了丰富的API和工具链，便于开发者将训练好的模型部署到鸿蒙设备上。

2. NNRT（Neural Network Runtime）：鸿蒙系统内置的神经网络运行时，支持多种AI模型格式，如TensorFlow Lite、Caffe等。NNRT提供了高效的推理能力，适合在资源受限的端侧设备上运行。

3. MLC-LLM（Machine Learning Compiler for Low-Level Machine）：MLC-LLM是一个专注于低层次机器学习的编译器框架，旨在优化模型在端侧设备上的性能。它支持多种硬件后端，包括CPU、GPU和NPU，能够有效提升模型推理速度。

MLC-LLM单框架在鸿蒙Next应用中是可以支持的，但需要根据具体硬件和模型类型进行适配和优化。MLC-LLM的优势在于其跨平台兼容性和对低层次硬件的深度优化，适合在鸿蒙设备上实现高效的本地AI功能。

总结来说，MindSpore Lite、NNRT和MLC-LLM都是可行的技术方案，MLC-LLM单框架在鸿蒙Next应用中是可以支持的。