BrowserAI
BrowserAI ist eine Open-Source-Bibliothek, die die Ausführung lokaler Large Language Models (LLMs) direkt in Webbrowsern mit WebGPU-Beschleunigung ermöglicht und datenschutzorientierte KI-Funktionen bietet, ohne dass eine Serverinfrastruktur erforderlich ist.
https://github.com/Cloud-Code-AI/browserai?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Apr 9, 2025
Was ist BrowserAI
BrowserAI ist eine bahnbrechende Lösung, die die Art und Weise revolutioniert, wie KI-Modelle in Webbrowsern bereitgestellt und ausgeführt werden können. Es wurde entwickelt, um Webentwicklern und Unternehmen leistungsstarke KI-Funktionen zugänglich zu machen und gleichzeitig die vollständige Privatsphäre zu wahren, da die gesamte Verarbeitung lokal im Browser des Benutzers stattfindet. Die Bibliothek unterstützt verschiedene beliebte Modelle wie Llama, DeepSeek-distill, Kokoro und andere und bietet Funktionen wie Textgenerierung, Spracherkennung und Text-to-Speech-Funktionen. Als Open-Source-Projekt bietet es Entwicklern ein einfaches SDK, das mehrere KI-Engines unterstützt und mit voroptimierten, beliebten Modellen für den Produktionseinsatz ausgestattet ist.
Hauptfunktionen von BrowserAI
BrowserAI ist eine Open-Source-Bibliothek, die das lokale Ausführen von großen Sprachmodellen (LLMs) direkt in Webbrowsern mit WebGPU-Beschleunigung ermöglicht. Sie bietet datenschutzorientierte KI-Funktionen ohne Infrastrukturkosten und unterstützt verschiedene Modelle wie Llama, Deepseek-Distill und Kokoro. Die Bibliothek bietet Funktionen wie Textgenerierung, Spracherkennung, Text-to-Speech, strukturierte Ausgabegenerierung und nahtlose Integration mit sowohl MLC- als auch Transformers-Engines.
Lokale browserbasierte KI-Verarbeitung: Die gesamte KI-Verarbeitung erfolgt lokal im Browser mit WebGPU-Beschleunigung, wodurch Datenschutz und nahezu native Leistung gewährleistet werden, ohne dass eine Serverinfrastruktur erforderlich ist
Multi-Modell-Unterstützung: Unterstützt verschiedene vorkonfigurierte, beliebte Modelle wie Llama, Gemma, Whisper und Kokoro-TTS für verschiedene KI-Aufgaben wie Textgenerierung, Spracherkennung und Text-to-Speech
Entwicklerfreundliche Integration: Einfaches SDK mit Multi-Engine-Unterstützung, integrierten Datenbankfunktionen und benutzerfreundlicher API für Textgenerierung und strukturierte Ausgabe mit JSON-Schemas
Erweiterte Sprachfunktionen: Integrierte Spracherkennungs- und Text-to-Speech-Funktionen mit Unterstützung für mehrere Sprachen und Stimmen
Anwendungsfälle von BrowserAI
Datenschutzbewusste Unternehmensanwendungen: Organisationen können KI-Funktionen implementieren und gleichzeitig die Verarbeitung sensibler Daten vollständig lokal halten, ideal für das Gesundheitswesen oder Finanzdienstleistungen
Offline-fähige KI-Tools: Entwicklung von Anwendungen, die nach dem ersten Modell-Download ohne Internetverbindung funktionieren müssen, geeignet für Feldarbeit oder abgelegene Standorte
No-Code-KI-Plattform-Entwicklung: Erstellung von No-Code-Plattformen und -Tools, die KI-Funktionen integrieren, ohne dass eine komplexe Backend-Infrastruktur erforderlich ist
Interaktive Webanwendungen: Erstellung von Webanwendungen mit KI-Echtzeitfunktionen wie Chatbots, Sprachschnittstellen und Textgenerierungsfunktionen
Vorteile
Keine Serverkosten und Infrastrukturanforderungen
Vollständiger Datenschutz durch lokale Verarbeitung
Einfache Integration in bestehende Webanwendungen
Nachteile
Erfordert moderne Browser mit WebGPU-Unterstützung
Beschränkt auf kleinere Modellgrößen aufgrund von Browserbeschränkungen
Der erste Modell-Download kann groß sein
Wie verwendet man BrowserAI
BrowserAI installieren: Installieren Sie das Paket mit npm (npm install @browserai/browserai) oder yarn (yarn add @browserai/browserai)
BrowserAI importieren: Importieren Sie die BrowserAI-Klasse in Ihren Code: import { BrowserAI } from '@browserai/browserai'
BrowserAI initialisieren: Erstellen Sie eine neue Instanz von BrowserAI: const browserAI = new BrowserAI()
Ein Modell laden: Laden Sie Ihr ausgewähltes KI-Modell mit optionaler Fortschrittsverfolgung: await browserAI.loadModel('model-name', { quantization: 'q4f16_1', onProgress: (progress) => console.log('Loading:', progress.progress + '%') })
Text generieren: Verwenden Sie die generateText()-Methode, um mit dem Modell zu interagieren: const response = await browserAI.generateText('Ihr Prompt hier')
Erweiterte Optionen konfigurieren: Fügen Sie optionale Parameter wie Temperatur, max_tokens und system_prompt hinzu, wenn Sie Text generieren, um mehr Kontrolle über die Ausgabe zu haben
Antworten verarbeiten: Greifen Sie auf die generierten Inhalte von response.choices[0].message.content zu
Sprachfunktionen aktivieren (optional): Laden Sie für die Spracherkennung 'whisper'-Modelle. Laden Sie für Text-to-Speech das Modell 'kokoro-tts'
Systemanforderungen prüfen: Stellen Sie sicher, dass Sie einen modernen Browser mit WebGPU-Unterstützung (Chrome 113+ oder Edge 113+) und Hardware verwenden, die 16-Bit-Gleitkommaoperationen für Shader-f16-Modelle unterstützt
BrowserAI FAQs
BrowserAI ist eine Open-Source-Bibliothek, mit der Sie KI-Sprachmodelle (LLMs) direkt in Ihrem Webbrowser ausführen können, ohne dass ein Server erforderlich ist. Sie bietet 100 % private, WebGPU-beschleunigte KI-Funktionen ohne Serverkosten.
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