On-Device AI для мобильных разработчиков

Репозиторий с примерами кода для доклада об On-Device AI. Все примеры готовы к запуску и демонстрируют реальные use cases.

📱 Структура проекта

on-device-ai-mobile/
├── ios/                    # iOS примеры (Swift)
├── android/                # Android примеры (Kotlin)
├── flutter/                # Flutter примеры (Dart)
├── react-native/           # React Native примеры
├── shared/                 # Kotlin Multiplatform Mobile
└── models/                 # Предобученные модели

🚀 Быстрый старт

iOS (Foundation Models Framework)

cd ios/
open OnDeviceAI.xcodeproj
# Требуется iOS 17+ и Xcode 15+

Android (Gemini Nano)

cd android/
./gradlew build
# Требуется Android 14+ (API 34)

Flutter (Cactus Framework)

cd flutter/
flutter pub get
flutter run

React Native

cd react-native/
npm install
npx react-native run-ios
# или
npx react-native run-android

📖 Примеры использования

1. Суммаризация профиля пользователя

• iOS: ios/Sources/Examples/UserProfileSummarizer.swift
• Android: android/app/src/main/java/com/ondeviceai/examples/UserProfileAnalyzer.kt
• Flutter: flutter/lib/examples/user_profile_service.dart

2. Персонализация описаний товаров

• iOS: ios/Sources/Examples/ProductDescriptionPersonalizer.swift
• Android: android/app/src/main/java/com/ondeviceai/examples/ProductPersonalizer.kt
• Flutter: flutter/lib/examples/product_personalizer.dart

3. Классификация контента

• iOS: ios/Sources/Examples/ContentClassifier.swift
• Android: android/app/src/main/java/com/ondeviceai/examples/ContentClassifier.kt
• React Native: react-native/src/examples/ContentClassifier.js

🔧 Требования

iOS

• iOS 17.0+ (iOS 18.0 beta для Foundation Models)
• Xcode 15.0+
• Swift 5.9+

Android

• Android 14 (API level 34)
• Android Studio Hedgehog
• Kotlin 1.9+
• Pixel 8 Pro или новее для Gemini Nano

Flutter

• Flutter 3.16+
• Dart 3.2+

React Native

• React Native 0.73+
• Node.js 18+

📊 Производительность

Платформа	Модель	Скорость	Память	Батарея
iOS 17	Foundation Models	54 tok/s	1.2GB	<2%/час
Android 14	Gemini Nano	48 tok/s	1-2GB	<5%/час
Flutter	Cactus (Qwen 600M)	150 tok/s	800MB	3%/час

🔐 Приватность

Все примеры работают полностью на устройстве без отправки данных в облако:

• ✅ GDPR/CCPA compliant by design
• ✅ Нулевая задержка сети
• ✅ Работа без интернета
• ✅ $0 операционных расходов

📚 Документация

• iOS Foundation Models Guide
• Android Gemini Nano Setup
• Cactus Framework Integration
• Model Optimization Techniques

🤝 Контрибьюция

Приветствуем ваши pull requests! Пожалуйста, прочитайте CONTRIBUTING.md перед отправкой.

📄 Лицензия

MIT License - см. LICENSE для деталей.

🔗 Полезные ссылки

• Apple Developer - Foundation Models
• Google AI Edge
• Cactus Compute

⭐ Star History

Если этот репозиторий был полезен, поставьте звезду! ⭐

---

Создано для доклада "On-Device AI для мобильных разработчиков" • 2025