TensorFlow Lite-এর যুদ্ধ-পরীক্ষিত ভিত্তির উপর নির্মিত
LiterRT কেবল নতুন নয়; এটি বিশ্বের সবচেয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং রানটাইমের পরবর্তী প্রজন্ম। এটি আপনার প্রতিদিন ব্যবহৃত অ্যাপগুলিকে শক্তিশালী করে, কোটি কোটি ডিভাইসে কম ল্যাটেন্সি এবং উচ্চ গোপনীয়তা প্রদান করে।
সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ Google অ্যাপগুলির দ্বারা বিশ্বস্ত
১০০ হাজারেরও বেশি আবেদন, বিশ্বজুড়ে শত শত কোটি ব্যবহারকারী
LiteRT হাইলাইটস
ক্রস প্ল্যাটফর্ম প্রস্তুত
GenAI উন্মোচন করুন
সরলীকৃত হার্ডওয়্যার ত্বরণ
মাল্টি-ফ্রেমওয়ার্ক সাপোর্ট
LiterRT এর মাধ্যমে স্থাপন করুন
প্রশিক্ষণ থেকে শুরু করে ডিভাইসে স্থাপন পর্যন্ত আপনার ডিপ লার্নিং কার্যপ্রবাহকে সুবিন্যস্ত করুন।
১. একটি মডেল সংগ্রহ করুন।
.tflite প্রি-ট্রেইনড মডেল ব্যবহার করুন অথবা PyTorch, JAX বা TensorFlow মডেলগুলোকে .tflite-এ রূপান্তর করুন।
২. অপ্টিমাইজ করুন
প্রশিক্ষণ-পরবর্তী সময়ে আপনার মডেলগুলোকে কোয়ান্টাইজ করতে LiteRT অপটিমাইজেশন টুলকিট ব্যবহার করুন।
৩. দৌড়
LiteRT দিয়ে আপনার মডেলটি ডেপ্লয় করুন এবং আপনার অ্যাপের জন্য সর্বোত্তম অ্যাক্সিলারেটরটি বেছে নিন।
আপনার উন্নয়নের পথ বেছে নিন
উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন মোবাইল অ্যাপ থেকে শুরু করে সীমিত সম্পদযুক্ত IoT ডিভাইস পর্যন্ত, যেকোনো জায়গায় AI স্থাপন করতে LiteRT ব্যবহার করুন।
বিদ্যমান TFLite ব্যবহারকারী
সকল প্ল্যাটফর্মে (অ্যান্ড্রয়েড, ডেস্কটপ, ওয়েব) উন্নত পারফরম্যান্স এবং সমন্বিত এপিআই-এর সুবিধা নিতে LiteRT-এ স্থানান্তরিত হচ্ছি।
BYOM : আপনার নিজের মডেল নিয়ে আসুন
আমার একটি পাইটর্চ মডেল আছে এবং আমি ডিভাইসে ভিশন বা অডিও অভিজ্ঞতা বাস্তবায়ন করতে চাই।
জেনারেটিভ এআই মডেল স্থাপন করা
জেমা বা অন্য কোনো ওপেন-ওয়েট মডেলের মতো অপ্টিমাইজ করা জেনএআই মডেল ব্যবহার করে অত্যাধুনিক অন-ডিভাইস চ্যাটবট তৈরি করা।
[উন্নত] মডেল বিশেষজ্ঞ
সর্বোচ্চ পারফরম্যান্সের জন্য কাস্টম মডেল তৈরি করা অথবা হার্ডওয়্যার-নির্দিষ্ট সিপিইউ/জিপিইউ/এনপিইউ-এর গভীর অপ্টিমাইজেশন করা।
নমুনা, মডেল এবং ডেমো
গিটহাবে LiteRT নমুনা অ্যাপটি দেখুন
সম্পূর্ণ, শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত নমুনা অ্যাপ।
genAI মডেলগুলি দেখুন
পূর্ব-প্রশিক্ষিত, অত্যাধুনিক জেনারেশন এআই মডেল।
ডেমো দেখুন - গুগল এআই এজ গ্যালারি অ্যাপ
LiteRT ব্যবহার করে ডিভাইসে এমএল/জেনএআই-এর বিভিন্ন প্রয়োগক্ষেত্র তুলে ধরার একটি গ্যালারি।
ব্লগ এবং ঘোষণা
LiteRT টিমের সর্বশেষ ঘোষণা, প্রযুক্তিগত বিশদ বিশ্লেষণ এবং পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক সম্পর্কে অবগত থাকুন।
LiteRT: অন-ডিভাইস AI এর জন্য সর্বজনীন কাঠামো
গুগলের সমন্বিত অন-ডিভাইস এমএল ফ্রেমওয়ার্ক, যা উচ্চ-পারফরম্যান্স ডেপ্লয়মেন্টের জন্য TFLite থেকে বিকশিত হয়েছে।
মিডিয়াটেক এনপিইউ এবং লাইটআরটি: পরবর্তী প্রজন্মের অন-ডিভাইস এআই-এর চালিকাশক্তি
উচ্চ-দক্ষতাসম্পন্ন এআই-এর জন্য মিডিয়াটেক চিপসেটগুলিতে এনপিইউ অ্যাক্সিলারেশন সমর্থনের সম্প্রসারণ।
LiteRT-এর সাহায্যে কোয়ালকম এনপিইউ-এর সর্বোচ্চ পারফরম্যান্স আনলক করা
কোয়ালকম নিউরাল প্রসেসিং ইউনিটে জেনারেটিভ এআই-এর যুগান্তকারী কর্মক্ষমতা উন্মোচন।
LiteRT: সর্বোচ্চ কর্মক্ষমতা, সরলীকৃত
স্বয়ংক্রিয় হার্ডওয়্যার নির্বাচন এবং অ্যাসিঙ্ক এক্সিকিউশনের জন্য CompiledModel API চালু করা হচ্ছে।
LiteRT-LM সহ Chrome, Chromebook Plus, এবং Pixel Watch-এ অন-ডিভাইস GenAI
LiteRT-LM ব্যবহার করে পরিধানযোগ্য ডিভাইস এবং ব্রাউজার-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মে ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল স্থাপন করুন।
গুগল এআই এজ ক্ষুদ্র ভাষা মডেল, মাল্টিমোডালিটি এবং ফাংশন কলিং
এজ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের জন্য RAG, মাল্টিমোডালিটি এবং ফাংশন কলিং সম্পর্কিত সর্বশেষ তথ্য
কমিউনিটিতে যোগদান করুন
LiteRT গিটহাব কমিউনিটি
প্রকল্পে সরাসরি অবদান রাখুন এবং মূল ডেভেলপারদের সাথে সহযোগিতা করুন।
হাগিং ফেস হাব
হাগিং ফেস হাব-এ অপ্টিমাইজ করা ওপেন-ওয়েট মডেলগুলো অ্যাক্সেস করুন।