Yapay zekayı mobil, web ve yerleşik uygulamalarda dağıtın

  • Cihazda

    Gecikmeyi azaltın. Çevrimdışı çalışın. Verilerinizi yerel tutun özel.

  • Platformlar arası

    Aynı modeli Android, iOS, web ve yerleşik platformlarda çalıştırın.

  • Çoklu çerçeve

    JAX, Keras, PyTorch ve TensorFlow modelleriyle uyumludur.

  • Tam yapay zeka uç yığını

    Esnek çerçeveler, kullanıma hazır çözümler, donanım hızlandırıcılar

Hazır çözümler ve esnek çerçeveler

Yaygın AI görevleri için az kod gerektiren API'ler

Yaygın üretken yapay zeka, görüş, metin ve ses görevlerinin üstesinden gelmek için platformlar arası API'ler.

MediaPipe görevlerini kullanmaya başlama

Özel modelleri platformlar arası dağıtma

Android, iOS, web ve yerleşik cihazlarda geleneksel makine öğrenimi ve üretken yapay zeka için optimize edilmiş JAX, Keras, PyTorch ve TensorFlow modellerini yüksek performansla çalıştırın.

LiRT'i kullanmaya başlama
2. Özellik

Görselleştirmeyle geliştirme döngülerini kısaltın

Dönüşüm ve kesirli sayılaştırma yoluyla modelinizin dönüşümünü görselleştirin. Karşılaştırma sonuçlarını yer paylaşımı yaparak hotspot'larda hata ayıklama

Model Gezgini'ni kullanmaya başlama
Özellik 1

Karmaşık makine öğrenimi özellikleri için özel ardışık düzenler derleyin

İşleme öncesi ve sonrası işlemlerin yanı sıra birden fazla makine öğrenimi modelini başarılı bir şekilde zincirleyerek kendi görevinizi geliştirin mantığıyla başlayalım. CPU'yu engellemeden hızlandırılmış (GPU ve NPU) ardışık düzenleri çalıştırın.

MediaPipe Framework'i kullanmaya başlama
Özellik 2

Google'ın uygulamalarını destekleyen araçlar ve çerçeveler

Düşük kodlu API'lerden donanıma özel hızlandırma kitaplıklarına kadar her düzeyde ürün içeren tam yapay zeka uç katmanını keşfedin.

MediaPipe Görevleri

Üretken yapay zeka, bilgisayar görüşü, metin ve ses gibi yaygın görevler için minimum düzeyde kod gerektiren API'lerden yararlanarak mobil ve web uygulamalarında yapay zeka özelliklerini hızla derleyin.

Üretken yapay zeka

Kullanıma hazır API'lerle üretken dil ve görüntü modellerini doğrudan uygulamalarınıza entegre edin.

Görsel

Segmentasyon, sınıflandırma, algılama, tanıma ve vücut yer işaretlerini kapsayan çok çeşitli görüntüleme görevlerini keşfedin.

Kısa mesaj ve işitsel

Metin ve sesi dil, duygu ve kendi özel kategorileriniz gibi birçok kategoriye göre sınıflandırın.

MediaPipe Framework

Genellikle işlem öncesi ve sonrası ile birlikte birden fazla ML modelini içeren, yüksek performanslı hızlandırılmış makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturmak için kullanılan alt düzey bir çerçeve.

LiteRT

Herhangi bir çerçevede yazılmış yapay zeka modellerini optimize edilmiş donanıma özgü hızlandırmayla mobil, web ve mikro denetleyicilerde dağıtın.

Çok çerçeveli

Uçta çalışmak için modelleri JAX, Keras, PyTorch ve TensorFlow'dan dönüştürün.

Platformlar arası

Yerel SDK'larla Android, iOS, web ve mikro denetleyicilerde aynı modeli çalıştırın.

Hafif ve hızlı

LiteRT'in verimli çalışma zamanı yalnızca birkaç megabayt yer kaplar ve CPU, GPU ve NPU'lar arasında model hızlandırmayı sağlar.

Model Gezgini

Modellerinizi görsel olarak keşfedin, hata ayıklayın ve karşılaştırın. Sorunlu noktaları belirlemek için performans karşılaştırmalarını ve sayısal değerleri birleştirin.

nano karakter

Yeni videolar ve blog yayınları