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安装

Nexa AI Android SDK 可从 Maven Central 获取，最新版本为 0.0.12。你也可以在 Maven Repository 查看（更新速度较 Maven Central 略慢）。

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添加依赖

在你的 app/build.gradle.kts 中添加以下依赖以导入 NexaSDK： 
dependencies {
    implementation("ai.nexa:core:0.0.12")
}
默认仓库为 mavenCentral()。你也可以在 settings.gradle.kts 中添加 GitHub 的 raw 仓库：
dependencyResolutionManagement{
    repositories {
        maven {
            url = uri("https://raw.githubusercontent.com/NexaAI/core/main")
        }
    }
}

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运行你的第一个模型

1

初始化 SDK

在你的 Android 应用中初始化 NexaSDK：
NexaSdk.getInstance().init(this)
2

下载并加载模型

创建 VLM 封装并加载用于 NPU 推理的模型。你可以从 HuggingFace 下载 OmniNeural-4B 模型，将其放置在你的应用有权限访问的目录，例如：/data/data/${your-app-packagename}/files/models/OmniNeural-4B
VlmWrapper.builder()
    .vlmCreateInput(
        VlmCreateInput(
            model_name = "omni-neural",
            model_path = <your-model-file-absolute-path>,
            config = ModelConfig(
                max_tokens = 2048,
                enable_thinking = false
            ),
            plugin_id = "npu"
        )
    )
    .build()
    .onSuccess { vlmWrapper = it }
应用必须有权限访问模型目录。例如，在示例应用中，model_path 设置为 /data/data/com.nexa.demo/files/models/OmniNeural-4B/files-1-1.nexa
3

生成内容

使用已加载的模型生成响应：
vlmWrapper.generateStreamFlow("Who are you?", GenerationConfig()).collect { result ->
    println(result)
}

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支持的模型

我们为你整理了可用模型合集：

NPU 模型

针对 Qualcomm NPU 优化的模型

GGUF 模型

任意 GGUF 格式的 LLM 与 VLM 模型

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设备兼容性

  • Qualcomm Snapdragon 8 Gen 4
  • Qualcomm Adreno GPU
  • ARM64-v8a

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后续步骤

API 参考

查看各模型类型的详细文档与使用方式。