Présentation de LiteRT: l'environnement d'exécution Google hautes performances pour l'IA sur l'appareil, anciennement connu sous le nom de TensorFlow Lite.

Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.

Guide de configuration pour iOS

Cette page vous explique comment configurer votre environnement de développement pour utiliser MediaPipe. Tâches dans vos applications iOS.

Appareils et plates-formes compatibles

Pour créer des applications iOS avec MediaPipe Tasks, votre environnement de développement requiert les éléments suivants:

macOS Mojave 10.14.3 ou version ultérieure.
Xcode 10.3 ou version ultérieure
Appareil iOS équipé d'iOS 12.0 ou version ultérieure Un simulateur iOS peut aussi gérer les applications qui ne nécessitent pas l'appareil photo de l'appareil.

Configuration de l'environnement de développement

Avant d'exécuter une tâche MediaPipe sur une application iOS, vous devez disposer d'une un projet Xcode existant ou en créer un nouveau sur votre machine locale.

MediaPipe Tasks ne peut être installé qu'à l'aide de CocoaPods. Vous devez installer CocoaPods 1.12.1 ou une version ultérieure avant de commencer. Pour pour installer CocoaPods sous macOS, reportez-vous au guide d'installation de CocoaPods guide de démarrage.

Exemple de configuration de code

Le MediaPipe Exemples qui contient des exemples d'applications iOS pour les tâches MediaPipe.

Vous pouvez créer un projet à partir de l'exemple de code, créer le projet, puis exécuter la tâche. Les étapes suivantes permettent de créer la classe Text Classificateur tâche.

Pour importer et créer l'exemple de projet de code:

Ouvrez le terminal, clonez le dépôt d'exemples MediaPipe et accédez à le répertoire contenant les éléments TextClassifier.xcodeproj et Podfile.
```
git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
cd mediapipe/examples/text_classification/ios
```
Installez MediaPipe Tasks à l'aide de CocoaPods:
```
pod install
```
Cette commande crée un fichier TextClassifier.xcworkspace dans l'exemple dans le répertoire du projet.
Double-cliquez sur le fichier TextClassifier.xcworkspace pour ouvrir le projet dans Xcode. Si le fichier TextClassifier.xcodeproj est déjà ouvert, fermez-le avant d'ouvrir le fichier TextClassifier.xcworkspace.
Sélectionnez le schéma TextClassifier, puis choisissez un appareil iOS physique ou simulateur dans la barre d'outils de la fenêtre de votre projet. Avec un appareil iOS physique assurez-vous qu'il est connecté à votre Mac.
Cliquez sur le bouton Run dans la barre d'outils de votre projet.

Pour en savoir plus sur l'exécution d'une application sur Xcode, consultez Compiler et exécuter une l'application Nest.

Dépendances MediaPipe Tasks

MediaPipe Tasks fournit deux bibliothèques prédéfinies pour la vision et le texte. La Le fichier de modèle .tflite doit se trouver dans le bundle de l'application iOS qui utilise le modèle. Selon le MediaPipe Tas, ajoutez soit la vision, soit le texte à la liste des pods du Podfile CocoaPods. Pour obtenir des instructions créer un Podfile avec les pods requis pour votre application, reportez-vous à la section Utiliser CocoaPods

Tâches d'IA générative

Les bibliothèques d'IA générative de MediaPipe Tasks contiennent des tâches qui traitent la génération de texte. Pour installer la bibliothèque d'IA générative MediaPipe, ajoutez la classe les pods MediaPipeTasksGenAI et MediaPipeTasksGenAIC à la cible de votre application dans le Podfile.

API LLM Inference

La tâche d'inférence LLM MediaPipe est contenue dans MediaPipeTasksGenAI et MediaPipeTasksGenAIC pods.

target 'MyLlmInferenceApp' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksGenAI'
  pod 'MediaPipeTasksGenAIC'
end

Tâches visuelles

La bibliothèque MediaPipe Tasks Vision contient des tâches qui gèrent des images ou des vidéos d'entrée. Pour installer la bibliothèque MediaPipe Tasks Vision, ajoutez le Pod MediaPipeTasksVision à la cible de votre application dans le Podfile.

target 'MyAppWithMediaPipeTasksVision' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksVision'
end

Tâches liées au texte

La bibliothèque de texte MediaPipe Tasks contient des tâches qui traitent des données de langue dans format texte. Pour installer la bibliothèque de texte MediaPipe Tasks, ajoutez la classe Pod MediaPipeTasksText sur la cible de votre application dans le Podfile

target 'MyAppWithMediaPipeTasksText' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksText'
end

Configurer les cibles de test

Si votre application comporte une cible de test, assurez-vous que votre Podfile respecte l'un des pour éviter tout comportement indésirable lors de l'utilisation Bibliothèque de tâches MediaPipe.

La mise en œuvre la plus simple consiste à s'assurer que la cible de test n'est pas imbriquée. dans la cible principale de l'application qui ajoute le pod de tâches MediaPipe.

target 'MyAppWithMediaPipeTasks' do
  pod 'MediaPipeTasksVision'
end

target 'MyAppWithMediaPipeTasksTests' do

end

Si la cible de test doit être imbriquée dans la cible principale de l'application, le Podfile doit sont conformes à l'implémentation suivante:

target 'MyAppWithMediaPipeTasks' do
  pod 'MediaPipeTasksVision'

    target 'MyAppWithMediaPipeTasksTests' do
      inherit! :none

    end
end

Configuration de BaseOptions

Les BaseOptions permettent une configuration générale des API MediaPipe Task.

Nom de l'option	Description	Valeurs acceptées
`modelAssetPath`	Chemin d'accès du modèle à un fichier de modèle dans le bundle d'applications iOS.	Chemin d'accès en tant que chaîne.

Accélération matérielle

Sur iOS, MediaPipe Tasks n'est compatible qu'avec l'exécution de modèles sur des processeurs standards.

Dépannage

Pour obtenir de l'aide sur des questions techniques concernant MediaPipe, consultez la discussion group ou Stack Dépassement pour obtenir de l'aide la communauté. Pour signaler des bugs ou demander des fonctionnalités, signalez un problème sur GitHub

Pour obtenir de l'aide sur la configuration de votre environnement de développement iOS, consultez le site Apple Developer Documentation.