Google Yapay Zeka Edge
Mobil, web ve yerleşik uygulamalar için cihaz üzerinde AI
Modeller ve ardışık düzenler gibi cihaz üzerinde çözümler
Makine öğrenimi dağıtımını hızlandırın, ardışık düzenleri optimize edin ve güçlü LLM'lere kolayca erişin
Hem üst hem de alt düzey bileşenler içeren uçtan uca yığın
![](https://ai.google.dev/static/images/ai-edge-stack.png?authuser=5&hl=tr)
I/O'daki yenilikler neler?
MediaPipe
Cihaz üzerinde kolayca yenilikçi makine öğrenimi çözümleri oluşturun
Sık karşılaşılan sorunları MediaPipe ile çözme
TensorFlow Lite
Modelleri mobil, web ve mikrodenetleyicilere dağıtmak için hafif, çok çerçeveli kitaplık.
Cihazda çalışan üretken yapay zeka
MediaPipe LLM Inference API'si
LLM'leri tamamen cihaz üzerinde çalıştırın ve metin oluşturma, doğal dil biçiminde bilgi alma ve dokümanları özetleme gibi çok çeşitli görevleri yerine getirin. API, metin-metin büyük dil modelleri için yerleşik destek sağlar. Böylece, cihaz üzerindeki en yeni üretken yapay zeka modellerini uygulamalarınıza ve ürünlerinize uygulayabilirsiniz. Daha fazla bilgi
Torch Generative API'si
PyTorch'ta yüksek performanslı LLM'ler oluşturup bunları TensorFlow Lite (TFLite) çalışma zamanını kullanarak cihaz üzerinde çalışacak şekilde dönüştürün. Daha fazla bilgi edinin.
Gemini Nano
Cihazdaki görevler için Android AICore'u kullanarak en verimli Gemini modelimize erişin. Yakında Chrome'da kullanıma sunulacak.
Neden uç cihazlara makine öğrenimi dağıtmalı?
Yanıt gecikti
Kolay, hızlı, gerçek zamanlı medya işleme için sunucu gidiş gelişini atlayın.
Gizlilik
Hassas veriler cihazdan dışarı çıkmadan yerel olarak çıkarım yapma.
Maliyet
Cihaz üzerindeki bilgi işlem kaynaklarını kullanın ve sunucu maliyetlerinden tasarruf edin.
Cihaza video kaydetme özelliğinin kullanılabilirliği
Ağ bağlantısı yok, sorun değil.