📱 Neural SLM Mobile

Neural SLM Mobile é uma prova de conceito que integra uma Rede Neural (via TensorFlow Lite) com um Modelo de Linguagem (SLM) dentro de um aplicativo Android construído em Flutter, funcionando totalmente offline em dispositivos sem GPU.

SLM: Small Language Model

Veja uma demo em: Youtube Shorts

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🖼️ Imagens

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🚀 Objetivos

• Demonstrar a viabilidade de rodar modelos de IA em smartphones comuns.
• Integrar um modelo de rede neural em TFLite com um SLM otimizado para execução local.
• Garantir funcionamento 100% offline, sem depender de servidores externos.
• Servir como base para futuros experimentos em assistentes móveis inteligentes.

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🏗️ Estrutura do Projeto

flutter_app/
│── assets/    
|      │── models/        
│           └── skin_cancer_model.tflite
│── configs/             
│── lib/       
│   ├── core/            
│   ├── features/        
│   ├── services/        
│   │    └── tflite/
│   ├── main.dart        

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Flutter (Dart)
• TensorFlow Lite para execução da rede neural no celular
• SLM otimizado (flutter_gemma)
• Arquitetura modular em Flutter (core, features, services)

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📱 Como Executar

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/joaopedroangelo/Neural_SLM_Mobile.git

2. Acesse a pasta do projeto:

   cd <path para o projeto>

3. Instale as dependências do Flutter:

   flutter pub get

4. Rode no emulador ou dispositivo real:

   flutter run

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⚡ Desafios

• Quantização e otimização para rodar em CPU.
• Gerenciamento de memória em dispositivos móveis.
• Garantir tempo de resposta aceitável sem GPU.
• Manter execução totalmente offline.
• O pubspec.lock foi commitado para "lockar" as versões das dependências, evitando problemas com atualizações.

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📜 Licença

Distribuído sob a licença GPL-3.0

Em casos de forks ou alterações, dê os devidos créditos ao projeto inicial.

Este projeto é apenas uma prova de conceito experimental.