LiteRT のご紹介: Google のオンデバイス AI 用の高性能ランタイム(旧称 TensorFlow Lite)です。
生成 PyTorch モデルを変換する
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
生成 AI のエッジ トーチ
API
Transformer ベースの PyTorch モデルを変換するためのモバイル デバイス向けライブラリ
LiteRT 形式を使用して、大規模言語モデル(LLM)を
LiteRT と MediaPipe によるデバイス上の画像とテキスト生成。現在、AI Edge Torch Generative API は CPU のみで、GPU と NPU のサポートが予定されています。
モバイルアプリのデベロッパーは Edge Generative API を使用して PyTorch LLM を統合可能
MediaPipe LLM Inference と
API を使用して、
変換された PyTorch モデルを完全にデバイス上で実行できます。
詳しくは、Generative Torch API(GitHub)をご覧ください。
リポジトリをご覧ください。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2024-09-05 UTC。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"必要な情報がない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"最新ではない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"サンプル / コードに問題がある"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]
{
"lastModified": "最終更新日 2024-09-05 UTC。",
"confidential": False
}