Liquid4All/cookbook

何を解決するか

このリポジトリは、ラップトップ、モバイルデバイス、エッジハードウェアを含むさまざまなプラットフォームでLiquid AIのオープンウェイトLiquid Foundation Models (LFMs)とLEAP SDKを実装するのを支援する、包括的な例、チュートリアル、アプリケーションのコレクションを提供します。

仕組み

このレシピブックは、以下の実装パスにリソースを整理しています：

• デスクトップ＆モバイルアプリ：Python、Kotlin、Swiftによるネイティブアプリのソースコードを提供し、音声認識、インボイス解析、音声アシスタントなどのタスクにローカルでLFMsを実行します。
• ブラウザアプリ：WebGPU、ONNX Runtime Web、WebAssemblyを使用して、モデルをブラウザ上で直接実行し、インストール不要のAI体験を実現します。
• ファインチューニング：UnslothやTRLなどのフレームワークを使用したColabノートブックとスクリプトを提供し、SFT、DPO、GRPOなどの手法でテキスト、ビジョン、音声モデルをカスタマイズします。
• コミュニティプロジェクト：RAGベースの学習アシスタントから、野火予防のための衛星画像分析まで、サードパーティの実装をキュレートしています。

対象読者

クラウドAPIに依存するのではなく、オンデバイス（エッジAI）で小型で効率的な言語モデルをデプロイしたい開発者やAIエンジニア向けです。

特徴

• マルチモーダル例：テキスト、ビジョン（VLM）、音声から音声へのモデルの実装を含みます。
• エッジデプロイ：LEAP Edge SDKを使用してApple Silicon Mac、Android、iOS向けの特定ガイドを提供します。
• ブラウザベースAI：WebGPUを介してローカルで推論やビジョンモデルを実行する例を提供します。
• 高度なトレーニング：検証可能なタスク向けの継続的プレトレーニングおよび強化学習（GRPO）のチュートリアルを提供します。