Getting Started with On-Device AI: Setup & Hardware Requirements

[00:00] वापस स्वागत है! इससे पहले कि हम ऐप बनाना शुरू करें, चलिए जल्दी से समझ लेते हैं कि इस कोर्स के लिए आपको किन चीज़ों की आवश्यकता होगी और यह रिपॉजिटरी किस तरह व्यवस्थित (organized) है। यह कोर्स इंटरमीडिएट रिएक्ट नेटिव डेवलपर्स (intermediate React Native developers) के लिए डिज़ाइन किया गया है। आपको एआई एक्सपर्ट होने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन आपको टाइपस्क्रिप्ट (TypeScript), रिएक्ट हुक्स (React Hooks), नेविगेशन, और एंड्रॉइड तथा आईओएस पर नेटिव एप्लिकेशन रन करने की अच्छी समझ होनी चाहिए। हम पूरे कोर्स के दौरान इन कौशलों का उपयोग करेंगे, विशेष रूप से तब जब हम मोबाइल ऐप से एआई फीचर्स को जोड़ेंगे।

[00:34] सबसे महत्वपूर्ण आवश्यकता एक रियल फिजिकल डिवाइस (physical device) है। मैं दृढ़ता से सुझाव देता हूँ कि साथ-साथ सीखते हुए आप एक वास्तविक एंड्रॉइड फोन या आईफोन—जो भी आपके पास हो—का उपयोग करें। हम कैमरा, माइक्रोफोन, लोकल फाइल्स, और सीधे डिवाइस पर चलने वाले एआई इंफरेंस (AI inference) के साथ काम करने जा रहे हैं। आप लेआउट और बेसिक यूआई टेस्टिंग के लिए एमुलेटर का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन यह किसी वास्तविक डिवाइस के व्यवहार या परफॉरमेंस को पूरी तरह से प्रदर्शित नहीं कर सकता।

[01:05] साथ ही, यह ध्यान में रखें कि ऑन-डिवाइस एआई (on-device AI) की कुछ हार्डवेयर आवश्यकताएं होती हैं। मॉडल्स स्टोरेज स्पेस लेते हैं; जैसा कि हमने पिछले वीडियो में देखा था, यह 2.5 GB तक का स्पेस लेता है, लोड होने पर मेमोरी का उपयोग करता है, और अलग-अलग डिवाइसेज़ पर इसकी स्पीड काफी भिन्न हो सकती है। हमने इसे iPhone 15 और एक Android 15 डिवाइस पर टेस्ट किया है। एक नया फोन आम तौर पर आपको तेज़ अनुभव देगा, लेकिन कोर्स को फॉलो करने के लिए आपको सबसे नए डिवाइस की ही आवश्यकता नहीं है। मुख्य बात यह है कि आप रियल हार्डवेयर पर टेस्ट करें और इसके ट्रेड-offs को समझें।

[01:48] पूरे कोर्स को एक ही प्रोजेक्ट स्टेट में रखने के बजाय, कोर्स को अलग-अलग सेक्शंस में विभाजित किया गया है। इसमें एक स्टार्टर सेक्शन है, और फिर मॉडल मैनेजमेंट, टेक्स्ट इंफरेंस, इमेज इंफरेंस, ऑडियो इंफरेंस और अंत में कंप्लीट एप्लिकेशन के लिए अलग-अलग सेक्शंस हैं। इससे हर पाठ को स्टेप-बाय-स्टेप फॉलो करना आसान हो जाता है। आप स्टार्टर प्रोजेक्ट से शुरुआत कर सकते हैं, यदि आप कहीं अटक जाते हैं तो अपने कोड की तुलना बाद के सेक्शन से कर सकते हैं, या जब किसी खास फीचर को रिव्यू करना हो तो सीधे उस स्टेज पर जा सकते हैं।

[02:23] आप देखेंगे कि एआई मॉडल फाइल्स रिपॉजिटरी में कमिट नहीं की गई हैं; यह जानबूझकर किया गया है। मॉडल बाइनरीज़ काफी बड़ी हो सकती हैं—जैसा कि आपने पहले देखा, 2.5 GB तक—और उन्हें अलग से डाउनलोड या इम्पोर्ट करने की आवश्यकता होती है।

[02:42] चलिए अब रिएक्ट नेटिव ऐप क्रिएट करते हैं। रिएक्ट नेटिव की वेबसाइट पर जाएं, "Get Started" पर क्लिक करें, फिर यहाँ "Get started without a framework" पर क्लिक करें। इसके बाद हम एक नया रिएक्ट नेटिव ऐप बनाने के लिए इस कमांड का उपयोग करेंगे:
npx @react-native-community/cli@latest init ondeviceAInew --version 0.86.0

[03:36] आपका प्रोजेक्ट बनने में थोड़ा समय लगेगा। हम एंड्रॉइड और आईओएस दोनों के लिए डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करेंगे। शुरुआत से ही अपने फिजिकल एंड्रॉइड डिवाइस (या आईफोन) को कनेक्ट करें और आगे बढ़ने से पहले प्रोग्राम को रन करने का प्रयास करें। आपको पहले इन स्टेप्स पर ध्यान देना चाहिए और सुनिश्चित करना चाहिए कि वे बिना किसी एरर के पूरे हों—यानी आप इस बेस ऐप को अपने फिजिकल डिवाइस पर सफलतापूर्वक रन कर पा रहे हैं।

[04:43] इसके पूरा होने तक मैं यहाँ वीडियो को पॉज करूँगा। इंस्टॉलेशन पूरा हो चुका है। अब चलिए रन करते हैं:
cd ondeviceAInew
फिर इसे विजुअल स्टूडियो कोड में खोलें (code .)। टर्मिनल में रन करें:
npm run android

[05:15] अब हम ऐप को एक फिजिकल एंड्रॉइड डिवाइस पर सफलतापूर्वक इंस्टॉल और रन करने में सक्षम हैं। इस स्टेप को बिल्कुल स्किप न करें, क्योंकि जो एआई लाइब्रेरी हम आगे जोड़ने वाले हैं वह एक नेटिव डिपेंडेंसी है, इसलिए शुरुआत करने से पहले हमें एक पूरी तरह से काम करने वाला रिएक्ट नेटिव बिल्ड चाहिए। यदि स्टार्टर ऐप रन नहीं होता है, तो आगे बढ़ने से पहले उस समस्या को ठीक करें। एक बार जब यह काम करने लगे, तो आप अगले पाठ के लिए तैयार हैं जहाँ हम मॉडल लाइफसाइकिल सेटअप करना शुरू करेंगे। यदि आप फिर भी कहीं अटके हैं, तो रिसोर्स सेक्शन में जाएँ, इस विशिष्ट लेक्चर की ज़िप फाइल डाउनलोड करें और उसे रन करने का प्रयास करें।