Ramu
IDEN
Hubungi kami

Kenalan dengan Ramu

Teman AI yang mengenal HP-mu.

Ngobrol dengan Gemma langsung di Android. Pantau kondisi HP dan pahami kebiasaanmu, bersama teman kecil yang selalu dekat.

Lihat rilis di GitHubLihat fitur Ramu

Rilis beta 0.5 · Android 10+ · Model AI diunduh terpisah.

Apa untungnya AI lokal?
Rumah kecil untuk AI-mu.
Tampilan aplikasi Ramu: Beranda
Ngobrol · Pantau · Pahami
Tampilan asli Ramu di Android.

Dari obrolan sehari-hari hingga cerita di balik data HP.

  • Chat AI lokal
  • Kondisi HP
  • Waktu layar & internet

Fitur

Mulai dari obrolan. Temukan polanya.

Pilih satu fitur untuk melihat bagaimana Ramu membantu.

AI lokal, sesuai caramu

Gemma pilihanmu.

Pilih E2B atau E4B yang kompatibel dengan perangkatmu. Kebutuhan memori dan ruang berbeda untuk setiap model.

Gemma 3nE2BGemma 3nE4B
Bandingkan model
Tampilan aplikasi Ramu: Pilih model
Tampilan asli aplikasi

AI lokal, sesuai caramu

Atur cara AI menjawab.

Sesuaikan temperature, top-k, top-p, dan panjang jawaban. System prompt memberi arahan nada dan peran AI.

Contoh system promptJawab singkat dalam bahasa Indonesia. Jelaskan data HP dengan bahasa sederhana.
TemperatureTop-k / Top-pPanjang jawaban
Bandingkan model
Tampilan aplikasi Ramu: Atur gaya
Tampilan asli aplikasi

AI lokal, sesuai caramu

Tanyakan tentang HP-mu.

Sertakan data monitoring yang tersimpan sebagai konteks. Cocokkan penjelasan AI dengan grafik dan catatan aslinya.

Data tersimpanPertanyaanmuGemma
Bandingkan model
Tampilan aplikasi Ramu: Beri konteks
Tampilan asli aplikasi
1 / 3

Monitoring perangkat

Kenali kondisi HP-mu.

HP terasa panas atau melambat? Mulai dari pembacaan saat ini, lalu telusuri kapan kondisinya berubah.

Kondisi HP, sekilas

Daya dan suhu, terpantau.

Lihat daya dan suhu baterai, lalu telusuri perubahannya lewat grafik dan catatan pengisian.

  • Daya dan suhu saat ini
  • Grafik dan riwayat pengisian
Tampilan aplikasi Ramu: Baterai

Ingin menelusuri lebih jauh? Buka riwayat atau ekspor catatan monitoring dan waktu layar ke CSV untuk dianalisis.

Kebiasaan digital

Ke mana waktu dan kuotamu?

Lihat aplikasi yang paling menyita waktu dan penggunaan Wi-Fi atau seluler. Grafik membantu melihat pola harian.

Atur batas kebiasaan

Tetapkan batas waktu aplikasi serta target data harian atau bulanan sesuai rutinitasmu.

Tanyakan polanya ke AI

Gunakan konteks data yang tersimpan saat bertanya ke Gemma. Periksa kembali penjelasannya dengan grafik asli.

Tampilan aplikasi Ramu: Waktu layar
Waktu layarPer jam · per aplikasi
Tampilan aplikasi Ramu: Penggunaan internet
Penggunaan internetWi-Fi · seluler · siklus tagihan
Lihat contoh grafik dan riwayatCuplikan seragam; buka gambar untuk melihat seluruh layar.
Tampilan aplikasi Ramu: Riwayat baterai
Riwayat bateraiLihat utuh
Tampilan aplikasi Ramu: Tren memori
Tren memoriLihat utuh
Tampilan aplikasi Ramu: Waktu layar harian
Waktu layar harianLihat utuh
Tampilan aplikasi Ramu: Data bulanan
Data bulananLihat utuh

Keuntungan AI lokal

Lebih dekat. Lebih dalam kendalimu.

PertanyaanmuGemmaDiproses di HPJawaban untukmu
Tetap di perangkatTanpa server AI di tengah percakapan.

Percakapan tinggal di HP.

Gemma memproses pertanyaan di perangkat, tanpa perlu mengirim prompt ke server AI.

Tidak ada sinyal?Chat tetap jalan.
Unduh sekali, siapkan modelSetelah model kompatibel siap, chat bisa offline.

Sinyal hilang, obrolan lanjut.

Chat lokal bisa berjalan setelah model kompatibel siap. Unduhan, pembaruan, dan tes jaringan tetap memerlukan internet.

AI lokal
HP
Gemma✓
Komputasi di HP

RAM · baterai · penyimpanan

Cloud AI
HP
Komputasi di server

Internet · kebijakan penyedia

Tahu di mana AI bekerja.

AI lokal memakai sumber daya HP. Cloud AI bergantung pada jaringan dan kebijakan penyedia. Model dan perangkat memengaruhi hasil serta kecepatan.

1 / 3
Yang tetap perlu kamu perhatikan

Pemrosesan lokal mengurangi kebutuhan mengirim data ke server AI. Keamanan HP, izin aplikasi, dan berkas yang kamu ekspor tetap perlu dijaga. AI juga bisa keliru.

Tentang Gemma di perangkat seluler

Model AI

Pilih Gemma yang cocok.

Bandingkan varian, format, dan ukuran tersimpan. Kecocokan serta kinerja bergantung pada perangkatmu.

2model terdaftar

2 model ditampilkan

Gemma 3nTerdaftar di Ramu

Gemma 3n E2B (IT - INT4)

Varian E2B untuk percakapan teks lokal di Ramu.

Varian
E2B
Kuantisasi
INT4
Konteks model
32K token
Ukuran tersimpan
≈3.40 GB
Runtime
LiteRT-LM
Spesifikasi model
Identitas model
gemma-3n-e2b-it-int4
Keluarga model
Gemma 3n
Varian
E2B
Penyesuaian instruksi
IT
Kuantisasi
INT4
Ukuran tersimpan
≈3.40 GB
Runtime
LiteRT-LM
Format model
.litertlm
Konteks model
32K token
Jenis input model
Teks, Gambar, Audio
Pembuat
Google DeepMind
Lisensi
Gemma Terms of Use

Persyaratan perangkat untuk varian ini belum divalidasi. Model terdaftar belum tentu berjalan pada semua HP.

Jenis input di atas adalah kemampuan model Gemma 3n. Ramu saat ini memakai chat teks dengan konteks 8.192 token.

Sumber resmi model
Gemma 3nTerdaftar di Ramu

Gemma 3n E4B (IT - INT4)

Varian E4B untuk percakapan teks lokal di Ramu.

Varian
E4B
Kuantisasi
INT4
Konteks model
32K token
Ukuran tersimpan
≈4.58 GB
Runtime
LiteRT-LM
Spesifikasi model
Identitas model
gemma-3n-e4b-it-int4
Keluarga model
Gemma 3n
Varian
E4B
Penyesuaian instruksi
IT
Kuantisasi
INT4
Ukuran tersimpan
≈4.58 GB
Runtime
LiteRT-LM
Format model
.litertlm
Konteks model
32K token
Jenis input model
Teks, Gambar, Audio
Pembuat
Google DeepMind
Lisensi
Gemma Terms of Use

Persyaratan perangkat untuk varian ini belum divalidasi. Model terdaftar belum tentu berjalan pada semua HP.

Jenis input di atas adalah kemampuan model Gemma 3n. Ramu saat ini memakai chat teks dengan konteks 8.192 token.

Sumber resmi model
Memahami spesifikasi model

32K adalah kapasitas konteks model Gemma 3n. Ramu saat ini memakai jendela percakapan 8.192 token dan chat teks. Input gambar/audio adalah kemampuan keluarga model, bukan fitur chat Ramu saat ini. Ukuran tersimpan bukan ukuran unduhan atau kebutuhan RAM.

Dokumentasi Gemma 3n

Bandingkan konfigurasi

Pilih hingga tiga model di atas.

Gemma 3n E2B (IT - INT4)

Keluarga model
Gemma 3n
Varian
E2B
Penyesuaian instruksi
IT
Kuantisasi
INT4
Ukuran tersimpan
≈3.40 GB
Runtime
LiteRT-LM
Format model
.litertlm
Konteks model
32K token
Jenis input model
Teks, Gambar, Audio
Pembuat
Google DeepMind
Lisensi
Gemma Terms of Use
Kompatibilitas
Persyaratan perangkat belum diverifikasi

Gemma 3n E4B (IT - INT4)

Keluarga model
Gemma 3n
Varian
E4B
Penyesuaian instruksi
IT
Kuantisasi
INT4
Ukuran tersimpan
≈4.58 GB
Runtime
LiteRT-LM
Format model
.litertlm
Konteks model
32K token
Jenis input model
Teks, Gambar, Audio
Pembuat
Google DeepMind
Lisensi
Gemma Terms of Use
Kompatibilitas
Persyaratan perangkat belum diverifikasi

Cerita kami

Berawal dari rasa penasaran.

Ramu berawal dari eksperimen menjalankan Gemma langsung di Android. Dari sana, tumbuh sebuah teman untuk ngobrol sekaligus memahami kondisi HP.

Masih terus dikembangkan, dengan Bao sebagai wajah yang akrab di setiap perjalanan.

Di balik Ramu

Adi Febriana

Pengembang independen & kreator Ramu

Lulusan Teknik Elektro Universitas Padjadjaran, dengan pekerjaan di bidang pengembangan perangkat lunak, infrastruktur cloud, dan AI terapan.

Langkah berikutnya

Terus belajar, terus membangun.

Menyempurnakan tampilan, memverifikasi dukungan model, dan mencari manfaat AI lokal untuk keseharian.

Kontak

Punya ide? Mari ngobrol.

Pertanyaan, masukan, atau rencana kolaborasi, sampaikan lewat email.

Kontak resmihello@meetramu.site
Kirim email