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A small model, understood from the inside.

MicroLLM

MicroLLM combine un flux ciblé, une documentation claire et une philosophie local-first lorsque le produit le permet.

Guide sur privacy first Guide sur no account needed Guide sur works offline
MicroLLM mark

MicroLLM

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status coming soon
App Store
iOS
tech stack
SwiftUI · Embedded Python · Education

Guide sur features

No. 01

Guide sur training room pocket

01

Flux d’app ciblé

02

Design clair et documentation de support

03

Architecture local-first quand c’est possible

Guide sur workflow

No. 02

Guide sur one concept s full lifecycle

  1. 01

    Guide sur learn principle

    Guide sur structured course explains concept first problem it solves

  2. 02

    Guide sur hands sandbox

    Guide sur open matching python workflow project sandbox change code

  3. 03

    Guide sur observe modify

    Guide sur watch logs metrics shift understanding lands here heard

Guide sur trust privacy

No. 03

Guide sur learn ai without surrendering data

Guide sur privacy first

Guide sur local first no account ads tracking data never

Guide sur no account needed

Guide sur no sign up login install it just works

Guide sur works offline

Guide sur everything core runs offline no network required

Guide sur still workshop follow progress product page rather than

À propos MicroLLM

No. 4

Guide sur longer story what it who choices behind

Dernière mise à jour : 13 mars 2026
Site web : https://zelonai.com/app/microllm/

MicroLLM

MicroLLM est un laboratoire de modèles miniature pour iPhone et iPad.

Il permet aux apprenants et aux développeurs d'exécuter, d'inspecter et de modifier des flux de travail de petits modèles de langage directement sur l'appareil, avec Python intégré et des parcours d'apprentissage structurés.

Expérience principale

  • Exécution rapide : Lancez un mini modèle et observez les journaux, les métriques et les échantillons générés
  • Apprendre en construisant : Passez du tokeniseur et de l'autograd à l'attention et à l'assemblage de transformers
  • Projets modifiables : Forkez le projet de référence, inspectez le code et exécutez vos propres expériences
  • Espace de travail local : Conservez les fichiers du projet dans le bac à sable de l'application et exportez uniquement lorsque vous le souhaitez

Positionnement du produit

  • Local d'abord : La version actuelle se concentre sur les expériences sur l'appareil plutôt que sur l'exécution dans le cloud
  • Environnement d'exécution transparent : Le code, les journaux, les tests et l'état du projet sont entièrement visibles pour l'apprenant
  • Éducation + prototypage : Conçu pour les démonstrations pédagogiques, l'auto-apprentissage et la validation rapide d'algorithmes

Contact


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docs support

No. 5

Guide sur plain language documents no fine print you would

Guide sur next concept train it yourself

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Guide sur development follow progress product page