NexaSDK for Mobile

NexaSDK for Mobile

NexaSDK for Mobile 是一個全面的行動開發工具包,可在多種模型類型上實現裝置上的 AI 推論,並支援 Android 和 iOS 平台的硬體加速。
https://sdk.nexa.ai/mobile?ref=producthunt&utm_source=aipure
NexaSDK for Mobile

產品資訊

更新時間:2025年12月19日

什麼是 NexaSDK for Mobile

NexaSDK for Mobile 是一個裝置上的 AI 推論框架,旨在幫助開發人員輕鬆地在行動裝置上整合和執行最先進的 AI 模型。它提供了一個統一的 SDK,支援各種 AI 功能,包括大型語言模型 (LLM)、視覺語言模型 (VLM)、語音辨識、電腦視覺等等。該 SDK 專為行動平台進行了最佳化,支援 Android(透過 Kotlin/Java API)和 iOS(透過 Swift),使開發人員能夠利用 AI 功能,同時透過在裝置上本地執行模型來保持隱私和效能。

NexaSDK for Mobile 的主要功能

NexaSDK for Mobile 是一個全面的設備端 AI 推理框架,使開發人員能夠直接在移動設備上運行各種 AI 模型(LLM、VLM、ASR、計算機視覺),並支持 NPU、GPU 和 CPU 加速。它為 Android 和 iOS 提供跨平台支持,通過原生 API 提供優化的性能、能源效率和輕鬆集成,同時通過本地處理保持數據隱私。
多模型支持: 支持各種 AI 模型類型,包括 LLM、VLM、嵌入、ASR、重新排序器和計算機視覺模型,並具有多種格式兼容性(GGUF、MLX、.nexa)
硬件加速: 優化了不同硬件(包括 CPU、GPU 和 NPU(特別是 Qualcomm Hexagon NPU))的性能,提供 2 倍的更快性能和 9 倍的更好能源效率
易於集成: 通過原生 API(Android 的 Kotlin/Java,iOS 的 Swift)使用構建器模式和簡單的部署過程進行簡單實現
跨平台兼容性: 統一的架構,支持 Android 和 iOS 平台,並提供全面的文檔和演示應用程序

NexaSDK for Mobile 的使用案例

設備端 LLM 助理: 構建用於筆記、文檔和消息應用程序的個人 AI 助理,可以在沒有互聯網連接的情況下本地處理數據
多模態理解: 開發可以離線理解和處理屏幕內容、相機輸入和文件的應用程序,以增強用戶交互
語音識別系統: 在應用程序中實現私有的、低延遲的語音功能,而無需擔心音頻流或合規性問題
汽車 AI 助理: 創建具有針對汽車硬件優化的視覺語言功能的實時車載助理

優點

通過本地處理增強隱私
通過硬件加速優化性能
全面的模型支持和格式兼容性
易於與原生開發工作流程集成

缺點

需要足夠的設備硬件功能
基於設備存儲的模型大小限制
可能具有更高的初始資源消耗

如何使用 NexaSDK for Mobile

安裝 NexaSDK: 下載並安裝適用於您的目標平台(Android 或 iOS)的 NexaSDK 套件。對於 Android,請按照 Android SDK Doc 安裝說明進行操作。
下載模型: 下載您想要的 AI 模型(例如 OmniNeural-4B、Ministral-3-3B 等),並將其放置在您應用程式的 assets 資料夾中。對於 Android,路徑將類似於 /data/data/com.nexa.demo/files/models/
初始化 SDK: 使用提供的 Kotlin/Java API(帶有建構器模式,適用於 Android)或 Swift API(適用於 iOS)在您的應用程式程式碼中初始化 NexaSDK
配置硬體加速: 透過指定是否使用 NPU(神經處理單元)、GPU 或 CPU 來設定硬體加速。NexaSDK 支援適用於 Android 的 Qualcomm Hexagon NPU 和適用於 iOS 的 Apple Neural Engine
實作模型功能: 使用 SDK 的簡單 API 將所需的 AI 功能整合到您的應用程式中 - 用於文字生成的 LLM、用於視覺任務的 VLM、用於語音辨識的 ASR 等
最佳化效能: 使用 NexaSDK 提供的模型量化技術來減少模型大小並提高效能,同時保持準確性
測試與除錯: 使用提供的 Demo Apps 測試實作並驗證模型輸出。加入 Discord 社群以獲得支援和疑難排解

NexaSDK for Mobile 常見問題

NexaSDK 是一個開發者工具包,允許在行動裝置(Android 和 iOS)上於本地端執行 AI 模型,支援多種模型類型,包括 LLM、VLM、ASR 和電腦視覺模型,並透過 NPU、GPU 和 CPU 上的硬體加速。

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