LiteRT: Yüksek Performanslı Cihaz Üzerinde Makine Öğrenimi Çerçevesi | Google AI Edge

Google AI Edge Portal ile tanışın: Edge AI'yı geniş ölçekte karşılaştırın. Gizli önizleme sırasında erişim isteğinde bulunmak için kaydolun.

LiteRT, Google'ın uç platformlarda yüksek performanslı makine öğrenimi ve üretken yapay zeka dağıtımı için cihaz üzerinde çalışan çerçevesidir.

Cihaz üzerinde makine öğrenimi için verimli dönüşüm, çalışma zamanı ve optimizasyon.

TensorFlow Lite'ın savaşta test edilmiş temeli üzerine kurulmuştur.

LiteRT sadece yeni bir ürün değil, aynı zamanda dünyanın en yaygın kullanılan makine öğrenimi çalışma zamanının yeni nesli. Her gün kullandığınız uygulamalara güç vererek milyarlarca cihazda düşük gecikme süresi ve yüksek gizlilik sağlar.

En önemli Google uygulamaları tarafından güvenle kullanılır

100.000'den fazla uygulama, dünya genelinde milyarlarca kullanıcı

LiteRT'de Öne Çıkanlar

Platformlar Arası Kullanıma Hazır

Üretken yapay zekanın gücünden yararlanma

Basitleştirilmiş donanım hızlandırma

Çoklu çerçeve desteği

LiteRT aracılığıyla dağıtma

Eğitimden cihaz üzerinde dağıtıma kadar derin öğrenme iş akışınızı kolaylaştırın.

1.Model edinme

.tflite uzantılı önceden eğitilmiş modelleri kullanın veya PyTorch, JAX ya da TensorFlow modellerini .tflite uzantılı modellere dönüştürün.

Dönüşüm hakkında bilgi

2.Optimize etme

Eğitim sonrası modellerinizi nicelleştirmek için LiteRT optimizasyon araç setini kullanın.

Optimizasyonu keşfetme

3.Run

Modelinizi LiteRT ile dağıtın ve uygulamanız için en uygun hızlandırıcıyı seçin.

Dağıtım hedeflerini görüntüleme

Geliştirme yolunuzu seçme

Yüksek performanslı mobil uygulamalardan kaynak açısından sınırlı IoT cihazlarına kadar her yerde yapay zeka dağıtmak için LiteRT'yi kullanın.

Mevcut TFLite Kullanıcısı

Platformlar (Android, masaüstü, web) arasında gelişmiş performanstan ve birleşik API'lerden yararlanmak için LiteRT'ye geçiş yapın.

BYOM : Kendi modellerinizi getirin

Cihaz üzerinde görme veya ses deneyimleri uygulamak isteyen bir PyTorch modeline sahip olmak

Üretken yapay zeka modellerini dağıtma

Gemma gibi optimize edilmiş açık ağırlıklı üretken yapay zeka modellerini veya başka bir açık ağırlıklı modeli kullanarak cihaz üzerinde gelişmiş chatbot'lar oluşturma.