Optimizar el rendimiento del modelo de AA en diversos dispositivos móviles puede ser un desafío.
Las pruebas manuales son lentas, costosas y, a menudo, inaccesibles para la mayoría de los desarrolladores, lo que genera incertidumbres en el rendimiento del modelo en el mundo real. Google AI Edge Portal resuelve este problema habilitando las comparativas de modelos de LiteRT en una amplia variedad de dispositivos móviles, lo que ayuda a los desarrolladores a encontrar las mejores configuraciones para la implementación de modelos de AA a gran escala.
Cómo optimizar la implementación de AA en dispositivos móviles
Simplifica y acelera los ciclos de prueba en el diverso panorama de hardware: Evalúa sin esfuerzo el rendimiento del modelo en cientos de dispositivos móviles representativos en minutos.
Garantizar de forma proactiva la calidad del modelo y detectar problemas con anticipación: Identifica las variaciones o regresiones de rendimiento específicas del hardware (como en chipsets o dispositivos con memoria limitada) antes de la implementación.
Menor costo de pruebas de dispositivos y acceso al hardware más reciente: Realiza pruebas en una flota diversa y en constante crecimiento de dispositivos físicos (actualmente, más de 100 modelos de dispositivos de varios OEM de Android) sin los gastos y la complejidad de mantener tu propio laboratorio.
Aprovecha la inteligencia empresarial y las decisiones basadas en datos: Google AI Edge Portal ofrece datos de rendimiento y comparaciones enriquecidos, lo que proporciona la inteligencia empresarial fundamental necesaria para guiar con confianza la optimización de modelos y validar la preparación para la implementación.
Ejemplo de comparativa:
Cómo el Edge Portal de Google AI te ayuda a comparar tus modelos de LiteRT
Subir y configurar: Sube el archivo de tu modelo a través de la IU o indícalo en tu
bucket de Google Cloud Storage.
Seleccionar aceleradores: Especifica las pruebas en CPU o GPU (con resguardo automático de CPU). Se planea admitir la NPU en versiones futuras.
Seleccionar dispositivos: Elige dispositivos de segmentación de nuestro grupo diverso con filtros (nivel de dispositivo, marca, chipset, RAM) o selecciona listas seleccionadas con atajos convenientes.
Crea una nueva tarea de comparativa en más de 100 dispositivos. (Nota: El GIF se aceleró y editó para que sea más breve)
Desde allí, envía tu trabajo y espera a que se complete. Cuando esté todo listo, explora los
resultados en el panel interactivo:
Comparar configuraciones: Visualiza rápidamente cómo difieren las métricas de rendimiento (p.ej., latencia promedio y memoria máxima) cuando se usan diferentes aceleradores en todos los dispositivos probados.
Analizar el impacto en el dispositivo: Consulta el rendimiento de una configuración de modelo específica en el rango de dispositivos seleccionados. Usa histogramas y diagramas de dispersión para identificar rápidamente
variaciones de rendimiento vinculadas a las características del dispositivo.
Métricas detalladas: Accede a una tabla detallada y ordenable que muestra métricas específicas (tiempo de inicialización, latencia de inferencia, uso de memoria) para cada dispositivo individual, junto con sus especificaciones de hardware.
Consulta los resultados de las comparativas en el panel interactivo. (Nota: El GIF se aceleró y editó para que sea más breve)
Únete a la versión preliminar privada del portal de Google AI Edge
Google AI Edge Portal está disponible en versión preliminar privada para los clientes de Google Cloud que se encuentran en la lista de entidades permitidas. Durante este período de vista previa privada, el acceso se proporciona sin costo, sujeto a las condiciones de la versión preliminar.
Esta vista previa es ideal para desarrolladores y equipos que compilan aplicaciones de AA para dispositivos móviles con LiteRT que necesitan datos de comparativas confiables en diversos hardware de Android y que están dispuestos a proporcionar comentarios para ayudar a definir el futuro del producto. Para solicitar acceso, completa nuestro formulario de registro aquí y expresa tu interés. El acceso se otorga mediante la lista de entidades permitidas.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-06-17 (UTC)"],[],[],null,["# Google AI Edge Portal\n\n| **Note:** Google AI Edge Portal is in Private Preview and supports .litert models on GPU \\& CPU at this time. Complete our [sign-up form](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfTcGPycQve8TLAsfH46pBlXBZe9FrgJAClwbF7DeL1LgVn4Q/viewform?usp=header) to request access.\n\n**AI Edge's Google Cloud solution for testing and benchmarking on-device machine learning (ML) at scale.**\n\n[Sign Up](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfTcGPycQve8TLAsfH46pBlXBZe9FrgJAClwbF7DeL1LgVn4Q/viewform?usp=header)\n\nOptimizing ML model performance across diverse mobile devices can be challenging.\nManual testing is slow, costly, and often inaccessible to most developers,\nleading to uncertainties in real-world model performance. Google AI Edge\nPortal solves this by **enabling LiteRT model benchmarking across a wide-range\nof mobile devices**, helping developers find the best configurations for\nlarge-scale ML model deployment.\n\nOptimizing mobile ML deployment\n-------------------------------\n\n- **Simplify \\& accelerate testing cycles across the diverse hardware landscape**:\n Effortlessly assess model performance across hundreds of\n representative mobile devices in minutes.\n\n- **Proactively assure model quality \\& identify issues early**: Pinpoint\n hardware-specific performance variations or regressions (like on particular\n chipsets or memory-constrained devices) before deployment.\n\n- **Lower device testing cost \\& access latest hardware**: Test on diverse and\n continually growing fleet of physical devices (currently 100+ device models\n from various Android OEMs) without the expense and complexity of maintaining\n your own lab.\n\n- **Unlock powerful, data-driven decisions \\& business intelligence**: Google AI\n Edge Portal delivers rich performance data and comparisons, providing the\n crucial business intelligence needed to confidently guide model optimization\n and validate deployment readiness.\n\nExample benchmark:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nHow Google AI Edge Portal helps you benchmark your LiteRT models\n----------------------------------------------------------------\n\n1. **Upload \\& configure**: Upload your model file via the UI or point to it in your\n Google Cloud Storage bucket.\n\n2. **Select accelerators**: Specify testing against CPU or GPU (with automatic CPU\n fallback). NPU support is planned for future releases.\n\n3. **Select devices**: Choose target devices from our diverse pool using filters\n (device tier, brand, chipset, RAM) or select curated lists with convenient\n shortcuts.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n*Create a New Benchmark Job on 100+ Devices. (Note: GIF is accelerated and edited for brevity)*\n\nFrom there, submit your job and await completion. Once ready, explore the\nresults in the Interactive Dashboard:\n\n- **Compare configurations**: Quickly visualize how performance metrics (e.g.,\n average latency, peak memory) differ when using different accelerators across\n all tested devices.\n\n- **Analyze device impact**: See how a specific model configuration performs across\n the range of selected devices. Use histograms and scatter plots to quickly\n identify performance variations tied to device characteristics.\n\n- **Detailed metrics**: Access a detailed, sortable table showing specific metrics\n (initialization time, inference latency, memory usage) for each individual\n device, alongside its hardware specifications.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n*View Benchmark Results on the interactive Dashboard. (Note: GIF is accelerated and edited for brevity)*\n\nJoin the Google AI Edge Portal private preview\n----------------------------------------------\n\nGoogle AI Edge Portal is available in private preview for allowlisted Google\nCloud customers. During this private preview period, access is provided at no\ncharge, subject to the preview terms.\n\nThis preview is ideal for developers and teams building mobile ML applications\nwith LiteRT who need reliable benchmarking data across diverse Android hardware\nand are willing to provide feedback to help shape the product's future. To\nrequest access, complete our [sign-up form here](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfTcGPycQve8TLAsfH46pBlXBZe9FrgJAClwbF7DeL1LgVn4Q/viewform?usp=header)\nto express interest. Access is granted via allowlisting."]]
