App iOS · iOS

A small model, understood from the inside.

MicroLLM

MicroLLM combina um fluxo focado, documentação clara e uma filosofia local-first quando o produto permite.

Guia sobre privacy first Guia sobre no account needed Guia sobre works offline
MicroLLM mark

MicroLLM

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

Guia sobre features

No. 01

Guia sobre training room pocket

01

Fluxo de app focado

02

Design claro e documentação de suporte

03

Arquitetura local-first quando possível

Guia sobre workflow

No. 02

Guia sobre one concept s full lifecycle

  1. 01

    Guia sobre learn principle

    Guia sobre structured course explains concept first problem it solves

  2. 02

    Guia sobre hands sandbox

    Guia sobre open matching python workflow project sandbox change code

  3. 03

    Guia sobre observe modify

    Guia sobre watch logs metrics shift understanding lands here heard

Guia sobre trust privacy

No. 03

Guia sobre learn ai without surrendering data

Guia sobre privacy first

Guia sobre local first no account ads tracking data never

Guia sobre no account needed

Guia sobre no sign up login install it just works

Guia sobre works offline

Guia sobre everything core runs offline no network required

Guia sobre still workshop follow progress product page rather than

Sobre MicroLLM

No. 4

Guia sobre longer story what it who choices behind

Última atualização: 13 de março de 2026
Site: https://zelonai.com/app/microllm/

MicroLLM

MicroLLM é um laboratório de modelos em miniatura para iPhone e iPad.

Ele ajuda estudantes e desenvolvedores a executar, inspecionar e modificar fluxos de trabalho de modelos de linguagem pequenos diretamente no dispositivo, com Python integrado e caminhos de aprendizado estruturados.

Experiência principal

  • Execução rápida:Inicie um mini modelo e acompanhe logs, métricas e amostras geradas
  • Aprender construindo:Avance do tokenizador e autograd até mecanismos de atenção e montagem de transformers
  • Projetos editáveis:Faça fork do projeto de referência, inspecione o código e execute seus próprios experimentos
  • Espaço de trabalho local:Mantenha os arquivos do projeto na sandbox do aplicativo e exporte apenas quando desejar

Posicionamento do produto

  • Local primeiro:A versão atual foca em experimentos no dispositivo em vez de execução na nuvem
  • Ambiente transparente:Código, logs, testes e estado do projeto são totalmente visíveis para o estudante
  • Educação + prototipagem:Projetado para demonstrações de ensino, autoestudo e validação rápida de algoritmos

Contato


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