פריסת AI באפליקציות לנייד, לאינטרנט ובאפליקציות מוטמעות

  • במכשיר

    קיצור זמן האחזור. עבודה במצב אופליין. שמירה על הנתונים מקומיים ופרטיים.

  • פלטפורמות שונות

    להפעיל את אותו מודל ב-Android, ב-iOS, באינטרנט ובמודולים מוטמעים.

  • מרובה פריימים

    תאימות למודלים של JAX,‏ Keras,‏ PyTorch ו-TensorFlow.

  • מקבץ קצה מלא של AI

    מסגרות גמישות, פתרונות מוכנים, מאיצי חומרה

פתרונות מוכנים ומסגרות גמישות

ממשקי API עם קוד קצר למשימות AI נפוצות

ממשקי API בפלטפורמות שונות למשימות נפוצות של AI גנרטיבי, ראייה, טקסט ואודיו.

תחילת העבודה עם משימות MediaPipe

פריסה של מודלים מותאמים אישית בפלטפורמות שונות

הפעלה יעילה של מודלים של JAX,‏ Keras,‏ PyTorch ו-TensorFlow ב-Android,‏ iOS, באינטרנט ובמכשירים מוטמעים, עם אופטימיזציה ל-ML מסורתי ול-AI גנרטיבי.

תחילת העבודה עם LiteRT
תכונה 2

קיצור מחזורי הפיתוח באמצעות ויזואליזציה

המחשת הטרנספורמציה של המודל באמצעות המרה וכימות. ניפוי באגים בנקודות חמות על ידי הצגת תוצאות של מדדי השוואה בשכבה-על.

תחילת העבודה עם דוח של ביצועי המודל
תכונה 1

פיתוח צינורות עיבוד נתונים מותאמים אישית לתכונות מורכבות של למידת מכונה

אתם יכולים ליצור משימה משלכם על ידי קישור של כמה מודלים של למידת מכונה יחד עם לוגיקה של עיבוד מראש ועיבוד לאחר מכן, כדי לשפר את הביצועים. להריץ צינורות עיבוד נתונים מואצים (GPU ו-NPU) בלי לחסום במעבד (CPU).

תחילת העבודה עם MediaPipe Framework
תכונה 2

הכלים והמסגרות שמניעים את האפליקציות של Google

כדאי להכיר את סטאק הקצה המלא של AI, עם מוצרים בכל רמה – מממשקי API עם קוד נמוך ועד ספריות שיפור מהירות ספציפיות לחומרה.

משימות MediaPipe

פיתוח מהיר של תכונות מבוססות-AI באפליקציות לנייד ולאינטרנט באמצעות ממשקי API עם קוד קצר לביצוע משימות נפוצות – AI גנרטיבי, ראייה ממוחשבת, טקסט ואודיו.

‫AI גנרטיבי

אתם יכולים לשלב מודלים גנרטיביים של תמונות ושל שפה ישירות באפליקציות שלכם באמצעות ממשקי API מוכנים לשימוש.

Vision

בואו לחקור מגוון רחב של משימות ראייה שכוללות פילוח, סיווג, זיהוי, זיהוי וציוני דרך גופניים.

טקסט ואודיו

סווגו טקסט ואודיו בקטגוריות רבות, כולל שפה, סנטימנטים וקטגוריות מותאמות אישית משלכם.

MediaPipe Framework

מסגרת ברמה נמוכה המשמשת ליצירת צינורות עיבוד נתונים מאיצים של למידת מכונה עם ביצועים גבוהים, שכוללים לרוב כמה מודלים של למידת מכונה בשילוב עם עיבוד מראש ועיבוד לאחר מכן.

LiteRT

פריסה של מודלים של AI שנוצרו בכל מסגרת, במכשירים ניידים, באינטרנט ובמיקרו-בקרים, עם האצה אופטימלית לחומרה ספציפית.

מודלים מרובים

המרת מודלים מ-JAX, Keras, PyTorch ו-TensorFlow כך שיפעלו בקצה.

פלטפורמות שונות

תוכלו להפעיל את אותו המודל המדויק ב-Android, ב-iOS, באינטרנט ובמיקרו-בקרים עם ערכות SDK מותאמות.

קלת משקל מהירה

זמן הריצה היעיל של LiteRT תופס רק כמה מגה-בייט ומאפשר האצת מודל במעבדים (CPU), ב-GPU וב-NPU.

דוח של ביצועי המודל

לחקור באופן חזותי את המודלים שלך, לנפות באגים ולהשוות ביניהם. להציג שכבות של מדדי ביצועים ומספרים כדי לזהות נקודות חמות בעייתיות.

תווי ננו

סרטונים ופוסטים בבלוג מהזמן האחרון