मोबाइल, वेब, और एम्बेड किए गए ऐप्लिकेशन पर एआई का इस्तेमाल करें
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डिवाइस पर
इंतज़ार का समय कम करें. ऑफ़लाइन काम करें. अपने डेटा को स्थानीय और निजी.
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क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म
इस मॉडल को Android, iOS, वेब, और एम्बेड किए गए डिवाइसों पर चलाएं.
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कई फ़्रेमवर्क
यह सुविधा JAX, Keras, PyTorch, और TensorFlow मॉडल के साथ काम करती है.
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एआई के साथ मिलने वाला फ़ुल स्टैक
ज़रूरत के हिसाब से फ़्रेमवर्क, आसान सलूशन, हार्डवेयर ऐक्सेलरेटर
पहले से तैयार समाधान और सुविधाजनक फ़्रेमवर्क
एआई से जुड़े सामान्य कामों के लिए, Low-code API
सामान्य जनरेटिव एआई, विज़न, टेक्स्ट, और ऑडियो टास्क को पूरा करने के लिए, क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म एपीआई.
MediaPipe टास्क का इस्तेमाल शुरू करेंक्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म कस्टम मॉडल डिप्लॉय करना
बेहतर तरीके से JAX, Keras, PyTorch, और TensorFlow मॉडल को Android, iOS, वेब, और एम्बेड किए गए डिवाइसों पर चलाएं. इन मॉडल को मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई के पारंपरिक तरीकों के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ किया गया है.
LiteRT का इस्तेमाल शुरू करें
विज़ुअलाइज़ेशन की मदद से डेवलपमेंट साइकल को छोटा करें
रूपांतरण और मापांक की मदद से अपने मॉडल के बदलाव को विज़ुअलाइज़ करें. इसके हिसाब से हॉटस्पॉट डीबग करें मानदंडों के नतीजों को ओवरले करती हैं.
मॉडल एक्सप्लोरर का इस्तेमाल शुरू करना
एमएल की मुश्किल सुविधाओं के लिए कस्टम पाइपलाइन बनाएं
प्रोसेस करने से पहले और बाद में, कई एमएल मॉडल को एक-दूसरे के साथ जोड़कर अपना टास्क बनाएं लॉजिक. सीपीयू पर ब्लॉक किए बिना, Accelerated (GPU और NPU) पाइपलाइन चलाएं.
MediaPipe Framework का इस्तेमाल शुरू करें
Google के ऐप्लिकेशन को बेहतर बनाने वाले टूल और फ़्रेमवर्क
लो-कोड एपीआई से लेकर हार्डवेयर के हिसाब से तेज़ी लाने वाली लाइब्रेरी तक, हर लेवल पर उपलब्ध प्रॉडक्ट के साथ, एआई (AI) के फ़ुल स्टैक को एक्सप्लोर करें.
अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है
MediaPipe टास्क
जनरेटिव एआई, कंप्यूटर विज़न, टेक्स्ट, और ऑडियो जैसे सामान्य कामों के लिए, लो-कोड एपीआई का इस्तेमाल करके, मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन में तेज़ी से एआई की सुविधाएं तैयार करें.
जनरेटिव एआई
इस्तेमाल के लिए तैयार एपीआई की मदद से, जनरेटिव लैंग्वेज और इमेज मॉडल को सीधे अपने ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट करें.
Vision
विज़न टास्क की अलग-अलग रेंज एक्सप्लोर करें. इन टास्क में, अलग-अलग कैटगरी में बांटने, उनकी कैटगरी तय करने, उनकी पहचान करने, उनकी पहचान करने, और शरीर की पहचान बताने वाले टास्क शामिल हैं.
टेक्स्ट और ऑडियो ट्रैक अपलोड करने की सुविधा इस्तेमाल करें
टेक्स्ट और ऑडियो को कई कैटगरी में अलग-अलग कैटगरी में बांटें. जैसे, भाषा, भावनाएं, और अपनी कस्टम कैटगरी.
अपनी प्रोफ़ाइल बनाना शुरू करें
अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है
MediaPipe फ़्रेमवर्क
लो लेवल फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल, बेहतर परफ़ॉर्मेंस वाली एक्सेलरेटर एमएल पाइपलाइन बनाने के लिए किया जाता है. इसमें अक्सर, पहले और बाद में प्रोसेस किए गए एमएल मॉडल के कई मॉडल शामिल होते हैं.
अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है
LiteRT
ऑप्टिमाइज़ किए गए हार्डवेयर से तेज़ी लाने की सुविधा के साथ, मोबाइल, वेब, और माइक्रोकंट्रोलर पर किसी भी फ़्रेमवर्क में तैयार किए गए एआई मॉडल डिप्लॉय करें.
कई फ़्रेमवर्क
JAX, Keras, PyTorch, और TensorFlow के मॉडल को किनारे पर चलाने के लिए बदलें.
क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म
इसी मॉडल को स्थानीय SDK टूल की मदद से, Android, iOS, वेब, और माइक्रोकंट्रोलर पर चलाएं.
कम वज़न और तेज़
LiteRT का रनटाइम कुछ ही मेगाबाइट में सेव होता है. इसकी मदद से, सीपीयू, जीपीयू, और एनपीयू के हिसाब से मॉडल की रफ़्तार बढ़ाई जाती है.
अपनी प्रोफ़ाइल बनाना शुरू करें
अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है
मॉडल एक्सप्लोरर
विज़ुअल की मदद से अपने मॉडल एक्सप्लोर करें, डीबग करें, और उनकी तुलना करें. परेशान करने वाले हॉटस्पॉट का पता लगाने के लिए परफ़ॉर्मेंस मानदंड और अंकों को ओवरले करें.
Android और Android डिवाइसों में Gemini Nano Chrome
Google के सबसे बेहतरीन और डिवाइस पर मौजूद मॉडल का इस्तेमाल करके, जनरेटिव एआई की सुविधाएं तैयार करें
