FLUTTER ECOSYSTEM

flutter_gemma_litertlm

LiteRT-LM (.litertlm) é um motor de inferência local para flutter_gemma via dart:ffi (5 plataformas nativas) + web. Fornecido opcionalmente como InferenceEngineProvider. Também inclui o backend de incorporação da API C do LiteRT (LiteRtEmbeddi [...]

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Visão geral do pacote

Orientação gerada a partir de informações públicas. Apenas para referência.

Visão geral

Um motor de inferência leve e local para FlutterGemma usando Dart:ffi, com suporte a cinco plataformas nativas e web. Permite inferência eficiente de modelos de linguagem grandes (LLM) localmente por meio do backend de incorporação da API C LiteRT com integração opcional de provedores. Projetado para aplicações de IA gerativa de baixa latência e focadas na privacidade, diretamente nos dispositivos, sem depender de serviços em nuvem. O pacote simplifica a implantação em ambientes Android, iOS, Linux, macOS, Windows e web.

Casos de uso
  • inferência de modelo de linguagem no dispositivo
  • Aplicativos de bate-papo com preservação de privacidade
  • Aplicativos com IA off-line
  • Computação de borda para LLMs
  • Implantação leve de LLM em dispositivos móveis e desktop
Principais recursos
  • Suporte a plataforma nativa (5+ plataformas)
  • Compatibilidade com Web por meio do Dart:ffi
  • InferenceEngineProvider de opção
  • Backend embutido da API C do LiteRT
  • Sobrecarga mínima de tempo de execução
  • Consistência multiplataforma
Indicado para
  • Desenvolvedores construindo aplicativos de LLM offline
  • Aplicativos que exigem privacidade de dados
  • Protótipos de IA para dispositivos móveis e desktop
  • Projetos de IA em borda com recursos limitados
  • Equipes usando Flutter para IA generativa
Considerações
  • Requer compilação de código nativo
  • Limitado a modelos compatíveis com o LiteRT
  • O suporte a Web depende da disponibilidade do WASM
  • O desempenho varia conforme o hardware do dispositivo
  • Sem gerenciamento ou cache de modelo embutido
Plataformas compatíveisAndroidiOSLinuxmacOSWebWindows

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