edge-veda

Flutter 端侧 AI 全家桶,Metal 加速,离线跑通 LLM 与多模态

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 17 🐛 待处理 32 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 87
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源SDK,Apache-2.0许可,完全免费,可自行部署集成。

项目预览

edge-veda 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类图像生成
开发团队ramanujammv1988
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源SDK,Apache-2.0许可,完全免费,可自行部署集成。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Dart
技术栈/模型dart,edge-ai,embeddings,flutter,inference,ios,llm,macos,metal,on-device-ai,rag,stable-diffusion,stt,tts,whisper
GitHub 星标★ 87
上线时间2026-02-04 00:00:00
代码更新2026-06-23
仓库体积37.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

edge-veda 是一个面向 Flutter 的端侧 AI SDK,旨在让移动和桌面应用直接运行多种 AI 模型,无需依赖云端服务。它解决了开发者在 Flutter 中集成本地 AI 能力时面临的碎片化问题,提供统一的 API 来调用 LLM 推理、视觉识别、语音转文字(STT)、文字转语音(TTS)、图像生成(基于 Stable Diffusion)、嵌入(Embeddings)、RAG 检索增强生成以及函数调用等功能。其核心亮点是利用 iOS/macOS 的 Metal GPU 加速,在端侧实现高效推理,兼顾性能与隐私。项目处于早期阶段(87 星),但覆盖了从模型加载到推理的完整链路,适合希望在 Flutter 应用中快速集成本地 AI 能力的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 87

核心亮点

  • 统一封装 LLM、视觉、语音、图像生成等能力,减少集成多个 SDK 的成本
  • 基于 Metal GPU 加速,在 iOS/macOS 上推理性能有保障
  • 支持 RAG 和函数调用,便于构建复杂智能应用

不足之处

  • 早期项目,API 可能不稳定,社区和文档待观察
  • 仅支持 iOS/macOS,缺乏 Android 和桌面端支持

适用场景

  • 在 Flutter 应用中离线运行聊天机器人或智能助手
  • 开发隐私敏感的本地图像生成或语音处理应用
  • 构建需要 RAG 知识库问答的移动端工具

替代项目

flutter_onnx、tflite_flutter、mediapipe_flutter

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