PyTorchのオンデバイス推論スタック。エクスポートしたモデルをスマートフォン、ノートPC、ブラウザ、マイクロコントローラーで実行できます。
google-ai-edge/LiteRT-LM
Android、iOS、Web、デスクトップ、Raspberry PiなどのエッジデバイスでLLMを実行する、Googleのオープンソースフレームワーク。
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- 1 時間前
これは何?
LiteRT-LMは、Googleのオンデバイス推論ランタイムLiteRT上でLLMを実行するためのオーケストレーションレイヤーです。クラウドAPIを呼び出す代わりに、Gemma、Llama、Phi-4、Qwenなどのモデルをスマートフォン、ブラウザ、デスクトップ、IoTボード上でローカル実行したい開発者を対象としています。
Hugging Faceからモデルを実行・インポートするCLIと、マルチモーダル埋め込みモデルにも対応したOpenAI互換のサーバーエンドポイント(`litert-lm serve`)を提供します。Python、Kotlin、Swift、JavaScript、C++向けの言語バインディングが用意されており、Flutterはコミュニティのサポートを通じて利用できます。GPUとNPUによるハードウェアアクセラレーションに対応し、ツール利用(function calling)や画像・音声入力もサポートします。
Googleによると、LiteRT-LMはChrome、Chromebook Plus、Pixel WatchのオンデバイスGenAI機能を支えています。また、リポジトリからは、デバイス上でモデルを試せるGoogle AI Edge Galleryアプリも紹介されています。
主な機能
- 01Android、iOS、Web、デスクトップ、Raspberry Piで動作します。
- 02推論にGPUおよびNPUアクセラレーターを利用します。
- 03テキストに加えて、画像と音声の入力にも対応します。
- 04エージェント型ワークフロー向けにfunction callingを提供します。
- 05埋め込み用エンドポイントを備えたOpenAI互換サーバーを提供します。
- 06Python、Kotlin、Swift、JavaScript、C++向けのAPIを提供します。
ユースケース
- オフラインでチャットモデルを実行するAndroidまたはiOSアプリを構築する。
- コマンドラインからノートPCやRaspberry Pi上でLLMをローカル実行する。
- クラウドバックエンドを使わず、アプリにオンデバイスのfunction callingを追加する。
- OpenAI形式のAPIを通じて、ローカルの埋め込みモデルを提供する。
クイックスタート
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uvでLiteRT-LM CLIをインストールする
uv tool install litert-lm - 2
ターミナルでHugging FaceのGemma 3nモデルを実行する
litert-lm run \ --from-huggingface-repo=google/gemma-3n-E2B-it-litert-lm \ gemma-3n-E2B-it-int4 \ --prompt="What is the capital of France?"
使う前に知っておきたいこと
- SwiftとJavaScriptのAPIは早期プレビュー版です。
- Flutterのサポートは公式ではなく、コミュニティによって維持されています。
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トピック
よくある質問
- LiteRT-LM とは?
- Android、iOS、Web、デスクトップ、Raspberry PiなどのエッジデバイスでLLMを実行する、Googleのオープンソースフレームワーク。 LiteRT-LMは、Googleのオンデバイス推論ランタイムLiteRT上でLLMを実行するためのオーケストレーションレイヤーです。クラウドAPIを呼び出す代わりに、Gemma、Llama、Phi-4、Qwenなどのモデルをスマートフォン、ブラウザ、デスクトップ、IoTボード上でローカル実行したい開発者を対象としています。
- LiteRT-LM は無料で使えますか?ライセンスは?
- LiteRT-LM は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- LiteRT-LM は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。LiteRT-LM の最終コミットは 2026年10月22日 です。
- LiteRT-LM は何に使えますか?
- オフラインでチャットモデルを実行するAndroidまたはiOSアプリを構築する。 コマンドラインからノートPCやRaspberry Pi上でLLMをローカル実行する。 クラウドバックエンドを使わず、アプリにオンデバイスのfunction callingを追加する。 OpenAI形式のAPIを通じて、ローカルの埋め込みモデルを提供する。
- LiteRT-LM のインストール方法は?
- uvでLiteRT-LM CLIをインストールする: uv tool install litert-lm ターミナルでHugging FaceのGemma 3nモデルを実行する: litert-lm run \ --from-huggingface-repo=google/gemma-3n-E2B-it-litert-lm \ gemma-3n-E2B-it-int4 \ --prompt="What is the capital of France?"
- LiteRT-LM はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/google-ai-edge/LiteRT-LM
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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