TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15060 · Aug 15

#python#alibabacloud#android#android_emulator#aws#azure#cloud#docker#docker_android#emulator#gcp#genymotion#jenkins#kubernetes#mobile_app#mobile_web#novnc#saltstack#selenium#selenium_grid#terraform You can use Docker-Android to run Android emulators inside Docker containers, which helps you develop and test Android apps easily without needing physical devices. It offers many device profiles like Samsung Galaxy and Nexus models, supports viewing the emulator via VNC, sharing logs through a web interface, and controlling the emulator remotely with adb. It works on Ubuntu and can integrate with cloud services like Genymotion. This setup speeds up development, testing, and automation, making your workflow more consistent and efficient while saving resources. You can also persist data and run unit or UI tests with popular frameworks like Appium and Espresso. This helps you build and test Android apps faster and more reliably. https://github.com/budtmo/docker-android

Results

1 similar post found

Search: #androidde

当前筛选 #androidde清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9943 · 04/02/2026, 05:58 PM

⭐️Gemma 4 в Android Studio: локальный AI-агент на вашем компьютере Google представил Gemma 4 — новое семейство открытых моделей для сложных рассуждений и вызова инструментов. Главная цель: сделать локальный агентный ИИ стандартом на Android — от разработки до продакшена на смартфоне. Сейчас фокус на Android Studio. Gemma 4 работает полностью локально на вашем компьютере. Код не уходит в облако. Agent Mode в Android Studio с Gemma позволит вам делать 👉 рефакторинг легаси‑кода 👉 создание целого приложения или новых фич 👉 итеративное исправление ошибок (агент сам применяет правки) Без интернета, с полным контролем приватности и без оплаты за токены. ——— Gemma 4 бывает разного размера: от E2B (2 млрд параметров) до 31B. Требования зависят от модели: 👉E2B (2B) — 8 ГБ RAM, работает на CPU. Для базовых подсказок. 👉E4B (4B) — от 16 ГБ RAM. Идеальный баланс для большинства разработчиков. 👉7B–14B — от 16 ГБ (лучше 32 ГБ). Нужен GPU или мощный нейронный движок. 👉26B A4B / 31B — 32+ ГБ RAM. Только с квантованием или на профессиональных станциях. Для обладателей MacBook Pro с 32+ ГБ и чипом M Pro/Max открвается много интересного. На такой конфигурации вы комфортно запустите: 👉E4B (4B) — молниеносно 👉26B A4B — отличный уровень интеллекта 👉31B — с квантованием (потеря качества минимальна) Благодаря Unified Memory и оптимизации через Metal MacBook Pro часто эффективнее PC с дискретными видеокартами в том же классе памяти. ——— Gemma 4 в Android Studio делает локального агентного ассистента реальностью. Вы получаете современный AI для сложных задач без облаков и без счетов за API. Выбрать модель можно прямо в настройках Android Studio через LLM‑провайдера (LM Studio, Ollama и др.). Я пойду тестировать её, потому что локальный AI агент - это очень круто! 🔗 Источник - Android Dev Blog #Gemma4#AndroidDe#AndroidStudio#AgentMode