Nexa SDK
Nexa SDK est un framework d'inférence sur l'appareil qui permet aux développeurs d'exécuter n'importe quel modèle d'IA (texte, image, audio, multimodal) localement sur différents appareils et backends matériels avec des performances et une confidentialité élevées.
https://sdk.nexa.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Sep 30, 2025
Qu'est-ce que Nexa SDK
Nexa SDK est une boîte à outils conçue pour les développeurs afin de rendre le déploiement de l'IA rapide, privé et accessible partout sans être verrouillé dans le cloud. Il s'agit d'un framework d'inférence sur l'appareil qui prend en charge l'exécution de divers types de modèles d'IA localement sur les CPU, les GPU et les NPU sur différentes plateformes, notamment les PC, les appareils mobiles, l'automobile et les appareils IoT. Le SDK offre une prise en charge complète de plusieurs formats de modèles tels que GGUF, MLX et le format .nexa propre à Nexa, ainsi qu'une prise en charge backend pour CUDA, Metal, Vulkan et Qualcomm NPU.
Caractéristiques principales de Nexa SDK
Nexa SDK est un framework complet d'inférence d'IA sur l'appareil qui permet aux développeurs d'exécuter divers modèles d'IA (y compris les LLM, les modèles multimodaux, ASR et TTS) localement sur plusieurs appareils et backends. Il prend en charge plusieurs modalités d'entrée (texte, image, audio), fournit un serveur API compatible OpenAI et offre une quantification de modèle efficace pour fonctionner sur les CPU, les GPU et les NPU avec prise en charge des backends pour CUDA, Metal, Vulkan et Qualcomm NPU.
Compatibilité multiplateforme: Fonctionne sur plusieurs plateformes, notamment macOS, Linux, Windows, avec prise en charge de l'accélération CPU, GPU et NPU sur divers backends (CUDA, Metal, Vulkan, Qualcomm NPU)
Prise en charge de plusieurs formats de modèles: Compatible avec divers formats de modèles, notamment GGUF, MLX et le format .nexa propre à Nexa, permettant une inférence quantifiée efficace
Traitement multimodal: Gère plusieurs types d'entrée, notamment le texte, l'image et l'audio, avec prise en charge de la génération de texte, de la génération d'images, des modèles vision-langage, des capacités ASR et TTS
Intégration conviviale pour les développeurs: Offre un serveur API compatible OpenAI avec appel de fonction basé sur un schéma JSON, prise en charge du streaming et liaisons pour Python, Android Java et iOS Swift
Cas d'utilisation de Nexa SDK
Services financiers: Mise en œuvre de systèmes sophistiqués de requêtes financières avec traitement sur l'appareil pour garantir la confidentialité et la sécurité des données
Personnages d'IA interactifs: Création de personnages d'IA interactifs locaux avec entrée/sortie vocale et capacités de génération d'images de profil sans dépendance à Internet
Applications d'Edge Computing: Déploiement de modèles d'IA sur des appareils edge et du matériel IoT pour un traitement en temps réel et une latence réduite
Applications mobiles: Intégration de capacités d'IA dans les applications mobiles avec une utilisation efficace des ressources et une fonctionnalité hors ligne
Avantages
Permet un traitement d'IA privé sur l'appareil sans dépendance au cloud
Prend en charge plusieurs plateformes et options d'accélération matérielle
Offre une quantification de modèle efficace pour les appareils aux ressources limitées
Fournit des outils et des API conviviaux pour les développeurs
Inconvénients
Certaines fonctionnalités comme MLX sont spécifiques à la plateforme (macOS uniquement)
Nécessite du matériel spécifique pour certaines fonctionnalités d'accélération (par exemple, Snapdragon X Elite pour Qualcomm NPU)
Peut avoir des limitations en termes de compatibilité et de performances des modèles par rapport aux solutions basées sur le cloud
Comment utiliser Nexa SDK
Installer Nexa SDK: Exécutez 'pip install nexaai' dans votre terminal. Pour la prise en charge du modèle ONNX, utilisez 'pip install \"nexaai[onnx]\"'. Les développeurs chinois peuvent utiliser Tsinghua Mirror en ajoutant '--extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple'
Vérifier la configuration système: Assurez-vous que votre système répond aux exigences. Pour l'accélération GPU, les GPU NVIDIA ont besoin de CUDA Toolkit 12.0 ou version ultérieure. Pour la prise en charge NPU, vérifiez que vous disposez d'un matériel compatible tel que la puce Snapdragon® X Elite ou Apple Silicon
Sélectionner un modèle: Parcourez les modèles disponibles sur le Nexa Model Hub. Les modèles prennent en charge diverses tâches, notamment le traitement de texte, d'image, d'audio et multimodal. Filtrez en fonction de vos besoins et de vos capacités matérielles (prise en charge CPU, GPU ou NPU)
Exécuter le modèle: Utilisez une ligne de code pour exécuter le modèle de votre choix. Format : 'nexa run <nom_du_modèle>'. Par exemple : 'nexa run llama3.1' pour la génération de texte ou 'nexa run qwen2audio' pour le traitement audio
Configurer les paramètres: Ajustez les paramètres du modèle au besoin, y compris la température, le nombre maximal de jetons, le top-k et le top-p pour des réponses affinées. Le SDK prend en charge l'appel de fonction basé sur le schéma JSON et la diffusion en continu
Gérer l'entrée/sortie: Traitez les entrées en fonction du type de modèle : entrée de texte pour les LLM, glisser-déposer ou chemin de fichier pour les fichiers audio/image. Le SDK gère plusieurs modalités d'entrée, notamment le texte 📝, l'image 🖼️ et l'audio 🎧
Optimiser les performances: Utilisez des techniques de quantification pour réduire la taille du modèle si nécessaire. Choisissez les nombres de bits appropriés en fonction de vos capacités matérielles et de vos exigences de performances
Accéder au support: Rejoignez la communauté Discord pour obtenir de l'aide et collaborer. Suivez sur Twitter pour les mises à jour et les notes de version. Contribuez au référentiel GitHub à l'adresse github.com/NexaAI/nexa-sdk
FAQ de Nexa SDK
Nexa SDK est un framework d'inférence sur l'appareil qui permet d'exécuter des modèles d'IA sur différents appareils et backends, prenant en charge les CPU, GPU et NPU avec un support backend pour CUDA, Metal, Vulkan et Qualcomm NPU.
Vidéo de Nexa SDK
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