On-device inference — важный шаг в развитии ИИ. Это подход, при котором модель запускается локально: на смартфоне, ноутбуке, планшете или edge-устройстве, без обращения к серверу.
Короткое определение
On-device inference — это выполнение модели ИИ прямо на устройстве пользователя, без отправки данных в облако и без сетевых запросов.
Подробное объяснение
Большие модели традиционно работают на серверах, но развитие NPU, ARM-чипов и квантизации позволяет запускать компактные версии локально. Это меняет подход к приватности, скорости и стоимости инференса.
При локальном запуске запросы не отправляются в облако. Вся обработка — от распознавания речи до генерации текста или анализа изображения — происходит на самом устройстве. Это делает работу мгновенной и безопасной.
On-device inference активно развивается благодаря квантизированным моделям: Llama, Phi, Mistral, Qwen — в форматах GGUF, 4-bit, 8-bit. Они помещаются в несколько гигабайт и могут работать даже на телефонах.
Главные плюсы локального инференса: — скорость без задержек сети; — приватность данных; — работа офлайн; — снижение нагрузки на серверы; — персонализация под устройство.
Apple, Google, Microsoft и Qualcomm активно внедряют локальную обработку в смартфоны и «AI PC». В экосистеме Android и Windows это уже стандарт: шумоподавление, фильтры камеры, диаризация, LLM-помощники.
В России локальные модели используются в кастомных мобильных решениях, edge-камеры применяют NPU для анализа потоков, а разработчики запускают компактные версии LLМ прямо на ноутбуках.
Примеры использования
- Локальное распознавание речи без интернета.
- Обработка фото и видео в приложениях камеры.
- Запуск компактной LLM на ноутбуке.
- Edge-аналитика на камерах и датчиках.
- Защита приватных данных за счёт отсутствия сетевых запросов.
Связанные термины
- NPU
- Квантизация
- Инференс
- LLM