NexaSDK for Mobile
NexaSDK für Mobile ist ein umfassendes mobiles Entwicklungstoolkit, das On-Device-KI-Inferenz über mehrere Modelltypen mit Hardwarebeschleunigungsunterstützung für Android- und iOS-Plattformen ermöglicht.
https://sdk.nexa.ai/mobile?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 19, 2025
Was ist NexaSDK for Mobile
NexaSDK für Mobile ist ein On-Device-KI-Inferenz-Framework, das Entwicklern helfen soll, hochmoderne KI-Modelle einfach auf mobilen Geräten zu integrieren und auszuführen. Es bietet ein einheitliches SDK, das verschiedene KI-Funktionen unterstützt, darunter Large Language Models (LLMs), Vision Language Models (VLMs), Spracherkennung, Computer Vision und mehr. Das SDK ist speziell für mobile Plattformen optimiert und unterstützt sowohl Android (über Kotlin/Java-APIs) als auch iOS (über Swift), sodass Entwickler KI-Funktionen nutzen und gleichzeitig Datenschutz und Leistung erhalten können, indem sie Modelle lokal auf dem Gerät ausführen.
Hauptfunktionen von NexaSDK for Mobile
NexaSDK für Mobile ist ein umfassendes On-Device-KI-Inferenz-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, verschiedene KI-Modelle (LLMs, VLMs, ASR, Computer Vision) direkt auf mobilen Geräten mit Unterstützung für NPU-, GPU- und CPU-Beschleunigung auszuführen. Es bietet plattformübergreifende Unterstützung für Android und iOS und bietet optimierte Leistung, Energieeffizienz und einfache Integration durch native APIs, während die Privatsphäre der Daten durch lokale Verarbeitung gewahrt bleibt.
Multi-Modell-Unterstützung: Unterstützt verschiedene KI-Modelltypen, einschliesslich LLMs, VLMs, Embeddings, ASR, Reranker und Computer Vision-Modelle mit mehrfacher Formatkompatibilität (GGUF, MLX, .nexa)
Hardwarebeschleunigung: Optimierte Leistung auf verschiedenen Hardwareplattformen, einschliesslich CPU, GPU und NPU (insbesondere Qualcomm Hexagon NPU), die eine 2-fach schnellere Leistung und eine 9-fach bessere Energieeffizienz bietet
Einfache Integration: Einfache Implementierung durch native APIs (Kotlin/Java für Android, Swift für iOS) mit Builder-Pattern und unkompliziertem Bereitstellungsprozess
Plattformübergreifende Kompatibilität: Einheitliche Architektur, die sowohl Android- als auch iOS-Plattformen mit umfassender Dokumentation und Demo-Anwendungen unterstützt
Anwendungsfälle von NexaSDK for Mobile
On-Device LLM Copilot: Erstellen Sie persönliche KI-Assistenten für Notizen, Dokumente und Messaging-Anwendungen, die Daten lokal ohne Internetverbindung verarbeiten können
Multimodales Verständnis: Entwickeln Sie Anwendungen, die Bildschirminhalte, Kameraeingaben und Dateien offline verstehen und verarbeiten können, um die Benutzerinteraktion zu verbessern
Spracherkennungssysteme: Implementieren Sie private, latenzarme Sprachfunktionen in Anwendungen, ohne sich Gedanken über Audio-Streaming oder Compliance-Probleme machen zu müssen
Automotive KI-Assistenten: Erstellen Sie Echtzeit-In-Car-Assistenten mit Vision-Language-Funktionen, die für Automotive-Hardware optimiert sind
Vorteile
Verbesserter Datenschutz durch lokale Verarbeitung
Optimierte Leistung mit Hardwarebeschleunigung
Umfassende Modellunterstützung und Formatkompatibilität
Einfache Integration mit nativen Entwicklungsabläufen
Nachteile
Erfordert ausreichende Hardwarekapazitäten des Geräts
Modellgrössenbeschränkungen basierend auf dem Gerätespeicher
Kann einen höheren anfänglichen Ressourcenverbrauch haben
Wie verwendet man NexaSDK for Mobile
NexaSDK installieren: Laden Sie das NexaSDK-Paket für Ihre Zielplattform (Android oder iOS) herunter und installieren Sie es. Befolgen Sie für Android die Installationsanweisungen im Android SDK-Dokument.
Modell herunterladen: Laden Sie Ihr gewünschtes KI-Modell (z. B. OmniNeural-4B, Ministral-3-3B usw.) herunter und platzieren Sie es im Assets-Ordner Ihrer App. Für Android wäre der Pfad beispielsweise /data/data/com.nexa.demo/files/models/
SDK initialisieren: Initialisieren Sie das NexaSDK in Ihrem Anwendungscode mithilfe der bereitgestellten Kotlin/Java-API mit Builder-Muster für Android oder der Swift-API für iOS
Hardwarebeschleunigung konfigurieren: Richten Sie die Hardwarebeschleunigung ein, indem Sie angeben, ob NPU (Neural Processing Unit), GPU oder CPU verwendet werden soll. NexaSDK unterstützt Qualcomm Hexagon NPU für Android und Apple Neural Engine für iOS
Modellfunktionen implementieren: Integrieren Sie die gewünschten KI-Funktionen in Ihre App - LLMs für die Textgenerierung, VLMs für Vision-Aufgaben, ASR für die Spracherkennung usw. - mithilfe der einfachen API des SDK
Leistung optimieren: Verwenden Sie die von NexaSDK bereitgestellten Modellquantisierungstechniken, um die Modellgröße zu reduzieren und die Leistung zu verbessern, während die Genauigkeit erhalten bleibt
Testen und Debuggen: Testen Sie die Implementierung mit den bereitgestellten Demo-Apps und überprüfen Sie die Modellausgaben. Treten Sie der Discord-Community bei, um Unterstützung und Fehlerbehebung zu erhalten
NexaSDK for Mobile FAQs
NexaSDK ist ein Entwickler-Toolkit, das es ermöglicht, KI-Modelle lokal auf mobilen Geräten (Android & iOS) auszuführen. Es unterstützt verschiedene Modelltypen, darunter LLMs, VLMs, ASR und Computer Vision-Modelle mit Hardwarebeschleunigung auf NPU, GPU und CPU.
NexaSDK for Mobile Video
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