פריסת AI באפליקציות לנייד, באינטרנט ובאפליקציות מוטמעות
-
במכשיר
להפחית את זמן האחזור עבודה במצב אופליין. שמירת הנתונים באופן מקומי פרטי.
-
פלטפורמות שונות
מפעילים את אותו מודל ב-Android, ב-iOS, באינטרנט ובאתר מוטמע.
-
מרובה פריימים
תואם למודלים של JAX, Keras, PyTorch ו-TensorFlow.
-
מקבץ קצה מלא של AI
מסגרות גמישות, פתרונות מוכנים, מאיצי חומרה
פתרונות מוכנים מראש 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 MediaPipeפריסה של מודלים מותאמים אישית בפלטפורמות שונות
מריצים מודלים של JAX, Keras, PyTorch ו-TensorFlow ב-Android, ב-iOS, באינטרנט ובמכשירים מוטמעים, שעברו אופטימיזציה ללמידת מכונה מסורתית ולבינה מלאכותית גנרטיבית.
תחילת העבודה עם LiteRT
קיצור מחזורי הפיתוח באמצעות המחשה חזותית
המחשת הטרנספורמציה של המודל באמצעות המרה וכימות. ניפוי באגים בנקודות לשיתוף אינטרנט לפי שכבות-על של תוצאות השוואה לשוק.
תחילת העבודה עם דוח ביצועי המודל
פיתוח צינורות עיבוד נתונים מותאמים אישית לתכונות מורכבות של למידת מכונה
בונים משימה משלכם באמצעות שרשור ביצוע של מספר מודלים של למידת מכונה לפני העיבוד ואחריו בלוגיקה. להריץ צינורות עיבוד נתונים מואצים (GPU ו-NPU) בלי לחסום במעבד (CPU).
תחילת העבודה עם MediaPipe Framework
הכלים והמסגרות שעליהם מתבססות 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 ושפות ישירות באפליקציות שלכם באמצעות ממשקי API מוכנים.
החזון
בואו לחקור מגוון רחב של משימות ראייה שכוללות פילוח, סיווג, זיהוי, זיהוי וציוני דרך גופניים.
טקסט ו אודיו
סווגו טקסט ואודיו בקטגוריות רבות, כולל שפה, סנטימנט וקטגוריות מותאמות אישית משלכם.
שנתחיל?
מסגרת MediaPipe
מסגרת ברמה נמוכה שמשמשת לפיתוח צינורות עיבוד נתונים מואצים של למידת מכונה עם ביצועים גבוהים, לעיתים קרובות כוללת מספר מודלים של למידת מכונה בשילוב עם עיבוד לפני ואחרי עיבוד.
LiteRT
פריסת מודלים של AI שנוצרו בכל framework בנייד, באינטרנט ובמיקרו-בקרים עם שיפור מהירות באמצעות חומרה.
מרובה פריימים
המרת מודלים מ-JAX, Keras, PyTorch ו-TensorFlow כך שיפעלו בקצה.
פלטפורמות שונות
תוכלו להפעיל את אותו המודל בדיוק 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.
שנתחיל?
דוח של ביצועי המודל
עיון חזותי במודלים, ניפוי באגים והשוואה ביניהם. שכבות-על של נקודות השוואה של ביצועים ומספרים כדי לזהות נקודות חמות מטרידות.
Gemini Nano ב-Android כרום
יוצרים חוויות עם בינה מלאכותית גנרטיבית באמצעות המודל העוצמתי ביותר של Google שזמין במכשיר
