Christian Liebel @christianliebel Consultant Angular-Apps smarter machen mit Generative AI lokal und offlinefähig 

Hello, it’s me. Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Christian Liebel W3C WebML WG & CG TAG Associate christian.liebel @thinktecture.com Angular, PWA & Generative AI Microsoft MVP & Google GDE (Angular, Web) lokal und offlinefähig 

Examples Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Generative AI Cloud Providers lokal und offlinefähig 

Drawbacks Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Generative AI Cloud Providers Require a (stable) internet connection Subject to network latency and server availability Data is transferred to the cloud service Require a subscription lokal und offlinefähig 

Can we run GenAI models locally? Angular-Apps smarter machen mit Generative AI lokal und offlinefähig 

Bring Your Own AI (BYOAI) – Libraries – WebLLM – Transfomers.js – Frameworks – ONNX Runtime – TensorFlow.js – APIs – WebNN – Cross-Origin Storage Built-in AI (BIAI) – Writing Assistance APIs – Summarizer API – Writer API – Rewriter API – Translator & Language Detector APIs – Prompt API Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Local AI Inference lokal und offlinefähig 

https://webllm.mlc.ai/ Angular-Apps smarter machen mit Generative AI WebLLM DEMO lokal und offlinefähig 

On NPM Angular-Apps smarter machen mit Generative AI WebLLM lokal und offlinefähig 

Storing model files locally Angular-Apps smarter machen mit Generative AI WebLLM Internet Website HTML/JS Cache with model files Hugging Face Note: Due to the Same-Origin Policy, models cannot be shared across origins. lokal und offlinefähig 

Model Size Comparison Model:Parameters Size phi3:3.8b 2.2 GB mistral:7b 4.1 GB deepseek-r1:8b 5.2 GB gemma3n:e4b 7.5 GB gemma3:12b 8.1 GB llama4:16x17b 67 GB Angular-Apps smarter machen mit Generative AI WebLLM lokal und offlinefähig 

https://huggingface.co/docs/transformers.js/index Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Transformers.js DEMO lokal und offlinefähig 

– Grants web apps access to the device’s CPU, GPU and Neural Processing Unit (NPU) – In specification by the WebML Working Group at W3C – Implementation in progress in Chromium (behind a flag) – Better performance for specific workloads Angular-Apps smarter machen mit Generative AI WebNN Source: https://webmachinelearning.github.io/webnn-intro/ DEMO lokal und offlinefähig 

Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Why should you care? DEMO lokal und offlinefähig 

about://flags Enables WebNN API à Enabled Enables experimental WebNN API features à Enabled Angular-Apps smarter machen mit Generative AI WebNN lokal und offlinefähig 

Drawbacks Angular-Apps smarter machen mit Generative AI WebNN Models can’t be shared across origins Inference is fast, but doesn’t reach full native speed lokal und offlinefähig 

https://github.com/explainers-by-googlers/cross-origin-storage Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Cross-Origin Storage lokal und offlinefähig 

– Initiative by Google Chrome – Exploratory APIs for local experiments and use case determination – Downloads AI models into Google Chrome – Models are shared across origins – Uses native APIs directly (full performance) Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Built-in AI https://developer.chrome.com/docs/ai/built-in lokal und offlinefähig 

Incubated by the WebML CG Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Built-in AI APIs https://webmachinelearning.github.io/incubations/ DEMO lokal und offlinefähig 

Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Multimodal Models lokal und offlinefähig 

Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Built-in AI APIs Operating System Website HTML/JS Browser Internet Apple Intelligence Gemini Nano lokal und offlinefähig 

about://on-device-internals https://www.google.com/chrome/canary/ about://flags Enables optimization guide on device à EnabledBypassPerfRequirement (API) for Gemini Nano à Enabled Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Built-in AI APIs lokal und offlinefähig 

TypeScript Definitions Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Built-in AI APIs lokal und offlinefähig 

Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Chatbots DEMO lokal und offlinefähig 

Angular-Apps smarter machen mit Generative AI Categorization DEMO lokal und offlinefähig 

Pros & Cons + Data does not leave the browser (privacy) + High availability (offline support) + Low latency + Stability (no external API changes) + Low cost – Lower response quality – Less capable – High system (RAM, GPU) and bandwidth requirements – Large model size, models cannot always be shared – Model initialization and inference are relatively slow – APIs are experimental Angular-Apps smarter machen mit Generative AI On-device AI Models lokal und offlinefähig 

Thank you for your kind attention! Christian Liebel @christianliebel [email protected]