Implante IA em aplicativos móveis, da Web e incorporados

  • No dispositivo

    reduzir a latência. Trabalhe off-line. Mantenha seus dados locais e privados.

  • Várias plataformas

    Execute o mesmo modelo em Android, iOS, Web e dispositivos incorporados.

  • Vários frameworks

    Compatível com modelos JAX, Keras, PyTorch e TensorFlow.

  • Pilha completa de borda de IA

    Frameworks flexíveis, soluções prontas para uso e aceleradores de hardware

Soluções prontas e frameworks flexíveis

APIs com pouco código para tarefas comuns de IA

APIs multiplataforma para lidar com tarefas comuns de IA generativa, visão, texto e áudio.

Introdução às tarefas do MediaPipe .

Implante modelos personalizados em várias plataformas

Execute modelos JAX, Keras, PyTorch e TensorFlow com alto desempenho em dispositivos Android, iOS, Web e incorporados, otimizados para ML tradicional e IA generativa.

Introdução ao LiteRT .
Atributo 2

Encurtar ciclos de desenvolvimento com visualização

Visualize a transformação do seu modelo por meio de conversão e quantização. Depurar pontos de acesso por sobrepondo os resultados das comparações.

Comece a usar o Explorador de modelos .
Atributo 1

Criar pipelines personalizados para atributos complexos de ML

Crie sua própria tarefa encadeando vários modelos de ML de maneira eficiente com pré e pós-processamento lógica. Execute pipelines acelerados (GPU e NPU) sem bloqueio na CPU.

Introdução ao framework MediaPipe .
Atributo 2

As ferramentas e frameworks que alimentam os apps do Google

Conheça toda a pilha de borda de IA, com produtos em todos os níveis, de APIs com pouco código a bibliotecas de aceleração específicas de hardware.

Tarefas do MediaPipe

Crie recursos de IA rapidamente em apps para dispositivos móveis e da Web usando APIs com pouco código para tarefas comuns, como IA generativa, visão computacional, texto e áudio.

IA generativa

Integre linguagem generativa e modelos de imagem diretamente aos apps com APIs prontas para uso.

Vision

Explore uma grande variedade de tarefas de visão, incluindo segmentação, classificação, detecção, reconhecimento e pontos de referência corporais.

Texto e áudio

Classifique texto e áudio em várias categorias, incluindo idioma, sentimento e suas próprias categorias personalizadas.

Framework do MediaPipe

Um framework de baixo nível usado para criar pipelines de ML acelerados de alto desempenho, muitas vezes incluindo vários modelos de ML combinados com pré e pós-processamento.

LiteRT

Implante modelos de IA criados em qualquer framework em dispositivos móveis, Web e microcontroladores com aceleração otimizada específica de hardware.

Vários frameworks

Converter modelos do JAX, Keras, PyTorch e TensorFlow para execução na borda.

Várias plataformas

Execute o mesmo modelo em Android, iOS, Web e microcontroladores com SDKs nativos.

Leve e rápido

O ambiente de execução eficiente do LiteRT ocupa apenas alguns megabytes e permite a aceleração de modelos em CPUs, GPUs e NPUs.

Simulador de modelos

Analise, depure e compare seus modelos visualmente. Sobreponha valores e comparativos de mercado de desempenho para identificar pontos problemáticos.

nano caracteres

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