השירות MediaPipe Tasks מספק את ממשק התכנות המרכזי של חבילת MediaPipe, כולל קבוצה של ספריות לפריסה של פתרונות למידת מכונה חדשניים במכשירים עם מינימום של קוד. היא תומכת בכמה פלטפורמות, כולל Android, Web / JavaScript ו-Python, ובקרוב תהיה תמיכה ב-iOS.
ממשקי API קלים לשימוש ומוגדרים היטב בפלטפורמות שונות
הרצת מסקנות ML באמצעות 5 שורות קוד בלבד. אתם יכולים להשתמש בממשקי ה-API לפתרון עוצמתיים וקלים לשימוש ב-MediaPipe Tasks כאבני בניין כדי ליצור תכונות משלכם ללמידת מכונה.
פתרונות בהתאמה אישית
תוכלו למנף את כל היתרונות של MediaPipe Tasks ולהתאים אותם בקלות על ידי שימוש במודלים שנוצרו על סמך נתונים שלכם באמצעות הכלי ליצירת מודלים. לדוגמה, תוכלו ליצור מודל שמזהה את התנועות המותאמות אישית שהגדרתם באמצעות Model Maker MakerRecognizer API, ולפרוס את המודל בפלטפורמות הרצויות באמצעות Tasks Recognizer API.
צינורות עיבוד נתונים עם ביצועים גבוהים של למידת מכונה (ML)
פתרונות למידת מכונה אופייניים במכשיר משלבים כמה בלוקים של למידת מכונה וללא ML, ומאטים את הביצועים. כדי לתת מענה לצרכים של תרחישי שימוש במכשיר בזמן אמת, תוכלו להיעזר ב-MediaPipe Tasks, לצינורות עיבוד נתונים שעברו אופטימיזציה ללמידת מכונה (ML) עם האצה מקצה לקצה ב-CPU, ב-GPU וב-TPU.
פלטפורמות נתמכות
בקטע הזה מופיעה סקירה כללית על משימות MediaPipe בכל פלטפורמה נתמכת. להטמעות ספציפיות, קראו את מדריכי הפיתוח הספציפיים לפלטפורמה של כל משימה. לקבלת עזרה בהגדרת סביבת הפיתוח לשימוש ב-MediaPipe Tasks בפלטפורמה, תוכלו להיעזר במדריכי ההגדרה של הפלטפורמה.
Android
Java API של MediaPipe ל-Android מחולק לחבילות שמבצעות משימות של למידת מכונה בדומיינים עיקריים, כולל ראייה, שפה טבעית ואודיו. ריכזנו כאן רשימה של יחסי תלות שאפשר להוסיף לפרויקט פיתוח אפליקציות ל-Android כדי להפעיל את ממשקי ה-API האלה:
dependencies {
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-vision:latest.release'
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-text:latest.release'
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-audio:latest.release'
}
לפרטים על הטמעה ספציפית, קראו את מדריכי הפיתוח הספציפיים לפלטפורמה של כל פתרון ב-MediaPipe Tasks.
Python
ב-Python API של MediaPipe Tasks יש כמה מודולים עיקריים לפתרונות שמבצעים משימות של למידת מכונה (ML) בדומיינים עיקריים, כולל ראייה, שפה טבעית ואודיו. למטה מוצגות פקודת ההתקנה ורשימה של ייבוא שאפשר להוסיף לפרויקט הפיתוח של Python כדי להפעיל את ממשקי ה-API האלה:
$ python -m pip install mediapipe
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
from mediapipe.tasks.python import text
from mediapipe.tasks.python import audio
לפרטים על הטמעה ספציפית, קראו את מדריכי הפיתוח הספציפיים לפלטפורמה של כל פתרון ב-MediaPipe Tasks.
אינטרנט ו-JavaScript
Web JavaScript API של MediaPipe Tasks מחולק לחבילות שמבצעות משימות של למידת מכונה בדומיינים העיקריים, כולל ראייה, שפה טבעית ואודיו. הרשימה הבאה מפרטת את ייבוא הסקריפטים שאפשר להוסיף לפרויקט הפיתוח באינטרנט וב-JavaScript כדי להפעיל את ממשקי ה-API האלה:
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text/text_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-audio/audio_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
לפרטים על הטמעה ספציפית, קראו את מדריכי הפיתוח הספציפיים לפלטפורמה של כל פתרון ב-MediaPipe Tasks.