Google выпустила мобильное приложение для локального использования ИИ-моделей

Компания Google представила новое экспериментальное приложение под названием Google AI Edge Gallery, которое позволяет запускать модели искусственного интеллекта прямо на мобильных устройствах без подключения к интернету. Первая версия уже доступна для пользователей Android, а в скором времени ожидается релиз и на платформе iOS.

Приложение даёт возможность загружать ИИ-модели с популярной платформы Hugging Face и запускать их локально, используя вычислительные ресурсы самого устройства — в частности, CPU и GPU смартфона. Среди доступных задач — генерация изображений, автоматический ответ на вопросы, редактирование программного кода и переписывание текстов.

Одной из ключевых функций приложения стала встроенная среда Prompt Lab — гибкий инструмент, с помощью которого пользователь может задавать и настраивать различные одноразовые команды. Это позволяет адаптировать поведение моделей под конкретные задачи, не прибегая к облачным сервисам.

Разработка ориентирована на энтузиастов и разработчиков, работающих в области ИИ, мобильной разработки и edge-компьютинга. Благодаря тому, что приложение не требует подключения к серверам и работает полностью офлайн, оно особенно интересно для задач, где важны автономность, защита данных и минимальная задержка.

Производительность и скорость генерации результатов напрямую зависят от мощности устройства: на флагманских смартфонах обработка выполняется значительно быстрее, чем на моделях среднего уровня. Тем не менее, даже на менее производительных устройствах приложение демонстрирует устойчивую работу.

Google выпустила AI Edge Gallery как экспериментальную альфа-версию с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0. Проект уже размещён на GitHub и доступен для загрузки, изучения и модификации. Это подчёркивает стремление компании развивать открытую экосистему инструментов для искусственного интеллекта, в том числе в сфере локальных вычислений.

Появление такого приложения может стать важным шагом в направлении более широкой доступности ИИ-инструментов, особенно в тех случаях, когда использование облачных решений невозможно или нецелесообразно — например, при ограниченном интернете, высоких требованиях к приватности или в удалённых регионах.