MediaPipe Tasks fournit l'interface de programmation principale de MediaPipe Suite de solutions comprenant un ensemble de bibliothèques permettant de déployer des modèles de ML innovants sur des appareils avec un minimum de code. Il prend en charge plusieurs plateformes, y compris Android, Web / JavaScript, Python et la prise en charge d'iOS sera bientôt prise en charge.
API multiplates-formes bien définies et faciles à utiliser
Exécutez des inférences de ML avec seulement cinq lignes de code. Utilisez l'outil puissant et simple d'utilisation
API de solution dans MediaPipe Tasks pour créer vos propres modèles de ML
caractéristiques.
Solutions personnalisables
Vous pouvez profiter de tous les avantages de MediaPipe Tasks et le personnaliser facilement
à l'aide de modèles créés avec vos propres données via l'API Model
Maker. Par exemple, vous pouvez créer un modèle
qui reconnaît les gestes personnalisés que vous avez définis à l'aide de Model Maker
l'API GestReconnaissance,
et déployer le modèle sur les plates-formes souhaitées à l'aide de l'outil de reconnaissance de gestes Tasks
API.
Pipelines de ML hautes performances
En général, les solutions de ML intégrées à l'appareil combinent plusieurs blocs de ML et d'autres blocs, ce qui ralentit
des performances. MediaPipe Tasks fournit des pipelines de ML optimisés avec une approche
sur le processeur, le GPU et le TPU pour répondre aux besoins d'une utilisation en temps réel sur l'appareil
cas d'utilisation.
Plates-formes compatibles
Cette section présente les tâches MediaPipe pour chaque tâche Google Cloud. Pour des implémentations spécifiques, consultez la documentation sur les implémentations guides relatifs à chaque tâche. Pour vous aider à configurer votre environnement de développement pour utiliser MediaPipe Tasks sur une plate-forme, consultez la configuration de la plate-forme .
<ph type="x-smartling-placeholder">Android
Tâches MediaPipe Java API for Android est divisé en packages qui exécutent des tâches de ML dans des domaines principaux, comme la vision, le langage naturel et l'audio. Voici une liste des que vous pouvez ajouter à votre projet de développement d'applications Android API:
dependencies {
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-vision:latest.release'
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-text:latest.release'
implementation 'com.google.mediapipe:tasks-audio:latest.release'
}
Pour en savoir plus sur l'implémentation, consultez la documentation des guides pour chaque solution dans MediaPipe Tasks.
Python
L'API Python MediaPipe Tasks dispose de quelques fonctionnalités des modules dédiés aux solutions qui exécutent des tâches de ML dans des domaines majeurs : vision, vision, en langage naturel et en audio. Vous trouverez ci-dessous la commande d'installation liste des importations que vous pouvez ajouter à votre projet de développement Python pour activer ces API:
$ python -m pip install mediapipe
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
from mediapipe.tasks.python import text
from mediapipe.tasks.python import audio
Pour en savoir plus sur l'implémentation, consultez la documentation des guides pour chaque solution dans MediaPipe Tasks.
Web et JavaScript
L'API Web JavaScript MediaPipe Tasks est divisé en packages qui exécutent des tâches de ML dans des domaines majeurs : vision, en langage naturel et en audio. Voici une liste d'importations de scripts que vous pouvez à votre projet de développement Web et JavaScript pour activer les API suivantes:
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text/text_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-audio/audio_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Pour en savoir plus sur l'implémentation, consultez la documentation des guides pour chaque solution dans MediaPipe Tasks.