Nexa SDK 概述
Nexa SDK：几分钟内将 AI 模型部署到任何设备
Nexa SDK 是一个软件开发工具包，旨在简化 AI 模型在各种设备上的部署，包括手机、PC、汽车系统和物联网设备。它专注于在不同的后端（如 NPU（神经处理单元）、GPU（图形处理单元）和 CPU（中央处理单元））上提供快速、私密且可用于生产的设备端推理。
什么是 Nexa SDK？
Nexa SDK 是一种简化将 AI 模型部署到边缘设备的复杂过程的工具。它允许开发人员直接在设备上运行复杂的模型，包括大型语言模型 (LLM)、多模态模型、自动语音识别 (ASR) 和文本到语音 (TTS) 模型，从而确保速度和隐私。
Nexa SDK 如何工作？
Nexa SDK 的工作方式是为开发人员提供必要的工具和基础设施，以将 AI 模型转换、优化和部署到各种硬件平台。它利用 NexaQuant 等技术来压缩模型，而不会显着降低准确性，从而使其能够在资源有限的设备上高效运行。
该 SDK 包括以下功能：
- 模型中心： 访问各种预训练和优化的 AI 模型。
- Nexa CLI： 一个命令行界面，用于使用本地 OpenAI 兼容 API 测试模型和快速原型设计。
- 部署 SDK： 用于将模型集成到 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 等不同操作系统上的应用程序中的工具。
主要特性和优势
- 跨平台兼容性： 在各种设备和操作系统上部署 AI 模型。
- 优化性能： 在 NPU 上实现更快、更节能的 AI 推理。
- 模型压缩： 使用 NexaQuant 技术缩小模型，而不牺牲准确性。
- 隐私： 在设备上运行 AI 模型，确保用户数据保持私密。
- 易于使用： 只需几行代码即可部署模型。
SOTA 设备端 AI 模型
Nexa SDK 支持各种针对设备端推理优化的最先进 (SOTA) AI 模型。这些模型涵盖了一系列应用，包括：
- 大型语言模型：
- Llama3.2-3B-NPU-Turbo
- Llama3.2-3B-Intel-NPU
- Llama3.2-1B-Intel-NPU
- Llama-3.1-8B-Intel-NPU
- Granite-4-Micro
- 多模态模型：
- Qwen3-VL-8B-Thinking
- Qwen3-VL-8B-Instruct
- Qwen3-VL-4B-Thinking
- Qwen3-VL-4B-Instruct
- Gemma3n-E4B
- OmniNeural-4B
- 自动语音识别 (ASR)：
- parakeet-v3-ane
- parakeet-v3-npu
- 文本到图像生成：
- SDXL-turbo
- SDXL-Base
- Prefect-illustrious-XL-v2.0p
- 目标检测：
- YOLOv12‑N
- 其他模型：
- Jina-reranker-v2
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Intel-NPU
- embeddinggemma-300m-npu
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Intel-NPU
- phi4-mini-npu-turbo
- phi3.5-mini-npu
- Qwen3-4B-Instruct-2507
- PaddleOCR v4
- Qwen3-4B-Thinking-2507
- Jan-v1-4B
- Qwen3-4B
- LFM2-1.2B
NexaQuant：模型压缩技术
NexaQuant 是 Nexa AI 开发的一种专有压缩方法，允许前沿模型适应移动/边缘 RAM，同时保持全精度准确性。这项技术对于在资源受限的设备上部署大型 AI 模型至关重要，从而实现内存使用率更低的轻量级应用。
Nexa SDK 适合谁？
Nexa SDK 非常适合：
- AI 开发人员： 希望将其模型部署在各种设备上。
- 移动应用开发人员： 希望将 AI 功能集成到其应用程序中，而不会影响性能或隐私。
- 汽车工程师： 希望开发先进的 AI 驱动的汽车体验。
- 物联网设备制造商： 希望在其设备上启用智能功能。
如何开始使用 Nexa SDK？
- 从 GitHub 下载 Nexa CLI。
- 部署 SDK 并将其集成到您在 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 上的应用程序中。
- 开始使用 可用的模型和工具进行构建。
通过使用 Nexa SDK，开发人员可以将先进的 AI 功能引入到各种设备中，从而实现新的创新应用。无论是智能手机上运行大型语言模型，还是在物联网设备上实现实时对象检测，Nexa SDK 都提供了使其成为可能的工具和基础设施。
"Nexa SDK"的最佳替代工具
使用 llama.cpp 实现高效的 LLM 推理，这是一个为各种硬件优化的 C/C++ 库，支持量化、CUDA 和 GGUF 模型。 非常适合本地和云部署。
Falcon LLM 是 TII 的开源生成式大语言模型家族，包括 Falcon 3、Falcon-H1 和 Falcon Arabic 等，支持多语言、多模态 AI 应用，可在日常设备上高效运行。
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