// Tech Stack
Frameworki i narzędzia on-device AI
Runtime'y, framework'i i narzędzia optymalizacyjne do wdrażania modeli ML na urządzeniach mobilnych i edge.
Dlaczego on-device
Dane użytkownika nigdy nie opuszczają urządzenia. Rozpoznawanie twarzy, analiza dokumentów medycznych, przetwarzanie biometryczne — wszystko lokalne, zero ryzyka wycieku. Zgodność z RODO i HIPAA z definicji.
Bez round-tripu do serwera. Inferencja w <50ms na nowoczesnym smartfonie. Kluczowe dla real-time: rozszerzona rzeczywistość, analiza wideo, voice commands i interakcje haptic.
Samolot, metro, magazyn, pole — Twoja aplikacja działa bez internetu. Zero zależności od API, zero kosztów per-request. Model jest częścią aplikacji, nie zewnętrznym serwisem.
Co dostarczamy
Od wyboru modelu i optymalizacji po integrację z Twoją aplikacją mobilną lub edge — gotowe na produkcję.
Redukcja rozmiaru modelu o 4–8× z minimalną utratą dokładności. Pruning, kwantyzacja INT8/INT4, distillation — żeby model zmieścił się na telefonie i działał płynnie.
Wykorzystanie Neural Engine (Apple), GPU delegates (Android), NPU Qualcomm i Edge TPU Google. Maksymalna wydajność na każdym chipie bez ręcznego tuningu.
Klasyfikacja, detekcja obiektów, segmentacja, OCR i analiza twarzy — w czasie rzeczywistym na kamerze urządzenia. Bez wysyłania klatek do chmury.
Gemma, Phi, Llama w wersji mobilnej — autokorekta, klasyfikacja intencji, podsumowania, ekstrakcja danych. Modele 1–4B parametrów działające lokalnie na flagowych smartfonach.
Speech-to-text, klasyfikacja dźwięków, detekcja słów kluczowych — offline. Whisper, Vosk lub custom modele zoptymalizowane pod baterie i pamięć urządzenia.
Nie zawsze wszystko musi być on-device. Projektujemy architekturę, gdzie proste zadania idą lokalnie, a trudne — do chmury. Inteligentne routowanie z graceful fallback.
Realne wdrożenia
Chatbot odpowiadający na pytania dotyczące ofert sprzedażowych bezpośrednio na stronie. Pomaga użytkownikowi szybciej znaleźć właściwą usługę, rozwiać wątpliwości i przejść do kontaktu lub wyceny.
System analizujący upodobania użytkowników w aplikacji randkowej, aby lepiej dopasować osoby do siebie. AI porządkuje preferencje i wspiera logikę rekomendacji, zwiększając trafność proponowanych par.
Wbudowana pomoc AI dla programistów w IDE i edytorze tekstu. Podpowiedzi, wsparcie przy pisaniu kodu, uzupełnianie fragmentów oraz szybsza praca nad codziennymi zadaniami developerskimi.
Modele współpracy
2-tygodniowa analiza: czy Twój use case nadaje się na on-device, jaki model będzie optymalny i jakie ograniczenia sprzętowe trzeba uwzględnić. Proof-of-concept na realnym urządzeniu.
8–12 tygodni: trening lub fine-tuning modelu, optymalizacja na docelowy hardware, integracja z aplikacją, testy na fllocie urządzeń i wdrożenie z OTA updates.
Abonament miesięczny: monitoring wydajności na nowych urządzeniach, re-trening na nowych danych, optymalizacja pod nowe chipy i aktualizacja modeli przez OTA.
// Tech Stack
Runtime'y, framework'i i narzędzia optymalizacyjne do wdrażania modeli ML na urządzeniach mobilnych i edge.
Dlaczego Assadante
Lata budowania aplikacji mobilnych — znamy ograniczenia pamięci, baterii i CPU. Nie wdrażamy modelu, który zabije baterię w godzinę.
Jeden model, wiele platform: iOS (Core ML), Android (TF Lite / NNAPI), web (ONNX.js), edge devices. Optymalizacja pod konkretny chipset docelowy.
Benchmarking na fllocie urządzeń: od flagowych po budżetowe. Wiemy, jak model będzie działał na Galaxy A15, nie tylko na iPhone 16 Pro.
Nowe wersje modelu dostarczane przez over-the-air updates, bez konieczności aktualizacji całej aplikacji. A/B testing modeli na produkcji.
Nie narzucamy dogmatycznie on-device. Projektujemy inteligentne routowanie: proste zadania lokalnie, skomplikowane w chmurze. Optymalne kosztowo i jakościowo.
RODO, HIPAA, SOC 2 — architektura on-device jest z natury compliance-friendly. Dane nie opuszczają urządzenia — brak problemów z jurysdykcją i transferem danych.
FAQ
Odpowiedzi na pytania zespołów technicznych planujących wdrożenie AI na urządzeniach.
Klasyfikacja obrazów, detekcja obiektów, OCR, pose estimation, speech-to-text i small LLM (do ~4B parametrów). Na flagowych urządzeniach z 2024+ nawet modele generatywne działają płynnie. Na starszych — stosujemy agresywna kwantyzację i pruning.
Nie — jeśli jest dobrze zaimplementowane. Kluczowy jest wybór lekkich architektur (MobileNet, EfficientNet), delegowanie do dedykowanych akceleratorów (Neural Engine, NPU) i inteligentne zarządzanie częstotliwością inferencji. Monitorujemy zużycie baterii jako KPI.
OTA (over-the-air) model delivery. Nowe wersje modelui są pobierane w tle, weryfikowane i swap'owane atomicznie. Wspieramy A/B testing modeli na produkcji i automatyczny rollback w razie problemów.
Tak — ale z kompromisami. Stosujemy tiered deployment: pełny model na flagowych urządzeniach, uproszczona wersja na budżetowych, fallback do chmury na najsłabszym hardware. Benchmarkujemy na min. 5 poziomach urządzeń.
On-device = model działa bezpośrednio na urządzeniu użytkownika (telefon, laptop). Edge AI = model działa na dedykowanym hardware blisko użytkownika (serwer w fabryce, gateway IoT). Obsługujemy oba scenariusze — architektura zależy od Twojego use case.
Zaczynamy
Sprawdźmy razem, czy Twój use case nadaje się na on-device. Feasibility study + proof-of-concept na realnym sprzęcie — w 2 tygodnie.
Inferencja bez serwera
Kosztów API per request