MediaPipe 任务

MediaPipe Tasks 提供了 MediaPipe 的核心编程接口 解决方案套件，包括一组用于部署创新型机器学习的库 构建解决方案，只需极少的代码即可。它支持多种平台 包括 Android、Web / JavaScript、Python；并且即将支持 iOS。

易于使用、定义明确的跨平台 API
只需 5 行代码即可运行机器学习推断。使用功能强大且易于使用的 MediaPipe Tasks 中的解决方案 API 作为基础组件，可构建您自己的机器学习 功能。

可自定义的解决方案
你可以利用 MediaPipe Tasks 提供的所有优势，并轻松进行自定义 使用基于您自己的数据构建的模型，通过 Maker。例如，你可以创建一个模型， 该模型可识别您使用 Model Maker 定义的自定义手势， GestureRecognitionr API， 然后使用 Tasks GestureRecognitionr 将模型部署到所需平台上 API。

高性能机器学习流水线
典型的设备端机器学习解决方案结合使用多个机器学习和非机器学习块，减慢速度 性能MediaPipe Tasks 以端到端的方式提供经过优化的机器学习流水线， 在 CPU、GPU 和 TPU 上加速，以满足设备端实时使用需求 案例

支持的平台

本部分概述了每个受支持的 MediaPipe 任务的 平台。如需了解具体的实现方法，请参阅针对具体平台的开发指南 指南。对于 帮助设置开发环境，以便在 请查看平台设置 指南。

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Android

MediaPipe 任务 Java API 分为多个软件包，用于在主要领域执行机器学习任务， 包括视觉、自然语言和音频。下面列出了 可以添加到 Android 应用开发项目中以启用这些依赖项 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'
}

如需了解具体的实现详情，请参阅针对具体平台的开发 每个解决方案的指南 。

Python

MediaPipe Tasks Python API 具有一些主要 提供在主要领域（包括视觉、 自然语言和音频。下面显示了安装命令和 可以添加到 Python 开发项目中以启用这些导入内容的列表 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

如需了解具体的实现详情，请参阅针对具体平台的开发 每个解决方案的指南 。

Web 和 JavaScript

MediaPipe Tasks Web JavaScript API 是 分为多个软件包，用于在主要领域执行机器学习任务，包括视觉、 自然语言和音频。下面列出了您可以导入的脚本 添加到您的 Web 和 JavaScript 开发项目中以启用这些 API：

<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>

如需了解具体的实现详情，请参阅针对具体平台的开发 每个解决方案的指南 。