Large Language Models (LLMs) unterscheiden sich in ihren Fähigkeiten. Damit Sie bei der KI-gestützten Softwareentwicklung die Kontrolle und Flexibilität behalten, können Sie in Android Studio ein lokales Modell auswählen, das auf Ihrem eigenen Computer ausgeführt wird, um die KI-Funktionen der IDE zu nutzen.
Modell auswählen
Die Verwendung eines lokalen Modells ist eine gute Option, wenn Sie offline arbeiten müssen, strenge Unternehmensrichtlinien zur Verwendung von KI-Tools einhalten müssen oder an Experimenten mit Open-Source-Forschungsmodellen interessiert sind.
Gemma 4-Modell ausprobieren
Wenn Sie ein lokales Modell verwenden müssen, empfehlen wir Gemma 4, ein hochmodernes lokales Modell, das für agentisches Programmieren in Android Studio verfügbar ist.
Es gelten die folgenden Hardwareanforderungen. Wir empfehlen die Verwendung des Gemma 26B MoE-Modells, wenn Sie einen leistungsstarken Computer haben.
| Modell | Benötigter RAM insgesamt | Speicher |
|---|---|---|
| Gemma E4B | 12 GB | 4 GB |
| Gemma 26B MoE | 24 GB | 17 GB |
Eine Anleitung zum Herunterladen und lokalen Ausführen von Gemma 4 auf Ihrem Computer finden Sie im Einrichtungsleitfaden.
Unterstützung für lokale Modelle einrichten
Laden Sie die aktuelle Version von Android Studio herunter und installieren Sie sie.
Installieren Sie einen LLM-Anbieter wie LM Studio oder Ollama auf Ihrem lokalen Computer.
Fügen Sie den Modellanbieter zu Android Studio hinzu.
- Gehen Sie zu Einstellungen > Tools > KI > Modellanbieter.
- Wählen Sie das Symbol aus.
- Wählen Sie Lokaler Anbieter aus.
- Geben Sie eine Beschreibung des Modellanbieters ein (normalerweise der Name des Modellanbieters).
- Port festlegen, den der Anbieter überwacht
- Modell aktivieren
Abbildung 1. Einstellungen des Modellanbieters. Laden Sie ein Modell Ihrer Wahl herunter und installieren Sie es.
Sehen Sie sich die Modellkataloge von LM Studio und Ollama an. Für die beste Nutzung des Agentenmodus in Android Studio sollten Sie ein Modell auswählen, das für die Verwendung von Tools trainiert wurde.
Abbildung 2: Verfügbare lokale Modelle. Starten Sie Ihre Inferenzumgebung.
Die Inferenzumgebung stellt Ihr Modell für lokale Anwendungen bereit. Konfigurieren Sie ein ausreichend großes Tokenfenster für die Kontextlänge, um eine optimale Leistung zu erzielen. Eine ausführliche Anleitung zum Starten und Konfigurieren Ihrer Umgebung finden Sie in der Dokumentation zu Ollama oder LM Studio.
Wählen Sie ein Modell aus.
Öffnen Sie Android Studio. Rufen Sie das Toolfenster Agent auf. Verwenden Sie die Modellauswahl, um vom Standardmodell zu Ihrem konfigurierten lokalen Modell zu wechseln.
Abbildung 3: Modellauswahl
Nachdem Sie Android Studio mit Ihrem lokalen Modell verbunden haben, können Sie die Chatfunktionen in der IDE verwenden. Alle Interaktionen werden vollständig von dem Modell unterstützt, das auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt wird. So erhalten Sie eine eigenständige KI-Entwicklungsumgebung.
Leistungseinschränkungen berücksichtigen
Ein lokales Offlinemodell ist in der Regel nicht so leistungsfähig oder intelligent wie cloudbasierte Modelle. Chatantworten von lokalen Modellen sind in der Regel weniger genau und haben eine höhere Latenz als cloudbasierte Modelle.
Lokale Modelle sind in der Regel nicht für die Android-Entwicklung optimiert und können Antworten zurückgeben, die die Android Studio-Benutzeroberfläche nicht berücksichtigen. Einige KI-Funktionen von Android Studio und Anwendungsfälle für die Android-Entwicklung funktionieren mit einem lokalen Modell nicht. Die KI-Chatfunktion in Android Studio wird jedoch im Allgemeinen von lokalen Modellen unterstützt.