モバイル、ウェブ、組み込みアプリケーションに AI をデプロイ
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デバイス
レイテンシを短縮します。オフラインで作業する。データをローカルに保持し、非公開です。
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クロス プラットフォーム
同じモデルを Android、iOS、ウェブ、埋め込みで実行します。
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マルチフレームワーク
JAX、Keras、PyTorch、TensorFlow モデルと互換性がある。
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完全な AI エッジスタック
柔軟なフレームワーク、ターンキー ソリューション、ハードウェア アクセラレータ
既製のソリューションと柔軟なフレームワーク
一般的な AI タスク向けのローコード API
一般的な生成 AI、ビジョン、テキスト、音声タスクに取り組むためのクロス プラットフォーム API。
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"> MediaPipe タスクを使ってみるカスタムモデルをクロス プラットフォームにデプロイする
従来の ML と生成 AI 向けに最適化された、JAX、Keras、PyTorch、TensorFlow のモデルを Android、iOS、ウェブ、組み込みデバイスで効率的に実行します。
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"> LiteRT のスタートガイド
可視化によって開発サイクルを短縮
変換と量子化によってモデルの変換を可視化します。ホットスポットをデバッグする方法 ベンチマーク結果をオーバーレイしています
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"> Model Explorer を使ってみる
複雑な ML 特徴用のカスタム パイプラインを構築する
前処理と後処理とともに複数の ML モデルを効率的に連結して、独自のタスクを構築 できます。CPU をブロックせずに高速化（GPU と NPU）パイプラインを実行する。
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> <ph type="x-smartling-placeholder"> MediaPipe Framework を使ってみる
Google のアプリを支えるツールとフレームワーク
ローコード API からハードウェア固有のアクセラレーション ライブラリまで、あらゆるレベルのプロダクトを含む完全な AI エッジスタックをご覧ください。
MediaPipe タスク
生成 AI、コンピュータ ビジョン、テキスト、音声にわたる一般的なタスク向けのローコード API を使用して、モバイルアプリやウェブアプリに AI 機能を迅速に構築できます。
生成 AI
すぐに使える API を使用して、生成言語モデルと画像モデルを直接アプリに統合できます。
Vision
セグメンテーション、分類、検出、認識、身体ランドマークに至るまで、幅広い視覚タスクについて説明します。
テキストとオーディオ
言語、感情、独自のカスタム カテゴリなどの多くのカテゴリでテキストと音声を分類します。
MediaPipe フレームワーク
高パフォーマンスの高速 ML パイプラインの構築に使用される低レベルのフレームワーク。前処理と後処理を組み合わせた複数の ML モデルが含まれることがよくあります。
LiteRT
モバイル、ウェブ、マイクロコントローラにわたって、ハードウェア固有のアクセラレーションを最適化し、あらゆるフレームワークで作成された AI モデルをデプロイします。
マルチフレームワーク
モデルを JAX、Keras、PyTorch、TensorFlow に変換してエッジで実行する。
クロス プラットフォーム
ネイティブ SDK を使用して、Android、iOS、ウェブ、マイクロコントローラでまったく同じモデルを実行できます。
軽量で速い
LiteRT の効率的なランタイムはわずか数メガバイトしか消費せず、CPU、GPU、NPU 全体でモデル アクセラレーションが可能です。
モデル エクスプローラ
モデルを視覚的に探索、デバッグ、比較します。パフォーマンスのベンチマークと数値をオーバーレイして、問題のあるホットスポットを特定します。
Android 版 Gemini Nano とChrome
Google の最もパワフルなオンデバイス モデルを使用して生成 AI エクスペリエンスを構築する
