NexaSDK for Mobile
NexaSDK pour mobile est une boîte à outils complète de développement mobile qui permet l'inférence d'IA sur l'appareil à travers plusieurs types de modèles avec prise en charge de l'accélération matérielle pour les plateformes Android et iOS.
https://sdk.nexa.ai/mobile?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Dec 19, 2025
Qu'est-ce que NexaSDK for Mobile
NexaSDK pour mobile est un framework d'inférence d'IA sur l'appareil conçu pour aider les développeurs à intégrer et à exécuter facilement des modèles d'IA de pointe sur les appareils mobiles. Il fournit un SDK unifié qui prend en charge diverses capacités d'IA, notamment les grands modèles de langage (LLM), les modèles de langage de vision (VLM), la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, et plus encore. Le SDK est spécifiquement optimisé pour les plateformes mobiles avec prise en charge d'Android (via les API Kotlin/Java) et d'iOS (via Swift), permettant aux développeurs de tirer parti des capacités d'IA tout en maintenant la confidentialité et la performance en exécutant les modèles localement sur l'appareil.
Caractéristiques principales de NexaSDK for Mobile
NexaSDK pour Mobile est un framework complet d'inférence d'IA sur l'appareil qui permet aux développeurs d'exécuter divers modèles d'IA (LLM, VLM, ASR, Vision par ordinateur) directement sur les appareils mobiles avec prise en charge de l'accélération NPU, GPU et CPU. Il offre une prise en charge multiplateforme pour Android et iOS, offrant des performances optimisées, une efficacité énergétique et une intégration facile via des API natives tout en maintenant la confidentialité des données grâce au traitement local.
Prise en charge de plusieurs modèles: Prend en charge divers types de modèles d'IA, notamment les LLM, les VLM, les incorporations, l'ASR, le Reranker et les modèles de vision par ordinateur avec une compatibilité de plusieurs formats (GGUF, MLX, .nexa)
Accélération matérielle: Performances optimisées sur différents matériels, notamment le CPU, le GPU et le NPU (en particulier le Qualcomm Hexagon NPU), offrant des performances 2 fois plus rapides et une efficacité énergétique 9 fois supérieure
Intégration facile: Implémentation simple via des API natives (Kotlin/Java pour Android, Swift pour iOS) avec un modèle de générateur et un processus de déploiement simple
Compatibilité multiplateforme: Architecture unifiée prenant en charge les plateformes Android et iOS avec une documentation complète et des applications de démonstration
Cas d'utilisation de NexaSDK for Mobile
Copilote LLM sur l'appareil: Créez des assistants d'IA personnels pour les applications de notes, de documents et de messagerie qui peuvent traiter les données localement sans connectivité Internet
Compréhension multimodale: Développez des applications capables de comprendre et de traiter le contenu de l'écran, l'entrée de la caméra et les fichiers hors ligne pour une interaction utilisateur améliorée
Systèmes de reconnaissance vocale: Implémentez des fonctionnalités vocales privées à faible latence dans les applications sans vous soucier du streaming audio ou des problèmes de conformité
Assistants d'IA automobiles: Créez des assistants embarqués en temps réel avec des capacités de vision-langage optimisées pour le matériel automobile
Avantages
Confidentialité améliorée grâce au traitement local
Performances optimisées avec l'accélération matérielle
Prise en charge complète des modèles et compatibilité des formats
Intégration facile avec les flux de travail de développement natifs
Inconvénients
Nécessite des capacités matérielles suffisantes de l'appareil
Limitations de la taille du modèle en fonction du stockage de l'appareil
Peut avoir une consommation de ressources initiale plus élevée
Comment utiliser NexaSDK for Mobile
Installer NexaSDK: Téléchargez et installez le package NexaSDK pour votre plateforme cible (Android ou iOS). Pour Android, suivez les instructions d'installation de la documentation du SDK Android.
Télécharger le modèle: Téléchargez le modèle d'IA souhaité (par exemple, OmniNeural-4B, Ministral-3-3B, etc.) et placez-le dans le dossier des ressources de votre application. Pour Android, le chemin serait comme /data/data/com.nexa.demo/files/models/
Initialiser le SDK: Initialisez le NexaSDK dans le code de votre application en utilisant l'API Kotlin/Java fournie avec le modèle de constructeur pour Android ou l'API Swift pour iOS
Configurer l'accélération matérielle: Configurez l'accélération matérielle en spécifiant s'il faut utiliser NPU (Neural Processing Unit), GPU ou CPU. NexaSDK prend en charge Qualcomm Hexagon NPU pour Android et Apple Neural Engine pour iOS
Implémenter les fonctionnalités du modèle: Intégrez les capacités d'IA souhaitées dans votre application - LLM pour la génération de texte, VLM pour les tâches de vision, ASR pour la reconnaissance vocale, etc. en utilisant l'API simple du SDK
Optimiser la performance: Utilisez les techniques de quantification de modèle fournies par NexaSDK pour réduire la taille du modèle et améliorer la performance tout en maintenant la précision
Tester et déboguer: Testez l'implémentation en utilisant les applications de démonstration fournies et vérifiez les sorties du modèle. Rejoignez la communauté Discord pour obtenir de l'aide et résoudre les problèmes
FAQ de NexaSDK for Mobile
NexaSDK est une boîte à outils pour développeurs qui permet d'exécuter des modèles d'IA localement sur des appareils mobiles (Android et iOS), prenant en charge plusieurs types de modèles, notamment les LLM, les VLM, l'ASR et les modèles de vision par ordinateur avec accélération matérielle sur NPU, GPU et CPU.
Vidéo de NexaSDK for Mobile
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