Развертывание ИИ в мобильных, веб-приложениях и встроенных приложениях

  • На устройстве

    Уменьшите задержку. Работайте оффлайн. Держите свои данные локально и конфиденциально.

  • Кросс-платформенный

    Запускайте одну и ту же модель на Android, iOS, в Интернете и во встроенных приложениях.

  • Мультифреймворк

    Совместим с моделями JAX, Keras, PyTorch и TensorFlow.

  • Полный стек периферийных технологий искусственного интеллекта

    Гибкие фреймворки, готовые решения, аппаратные ускорители

Готовые решения и гибкие рамки

API-интерфейсы с низким кодом для распространенных задач искусственного интеллекта

Кроссплатформенные API для решения распространенных задач генеративного искусственного интеллекта, машинного зрения, текста и аудио.

Начало работы с задачами MediaPipe

Кроссплатформенное развертывание пользовательских моделей

Эффективно запускайте модели JAX, Keras, PyTorch и TensorFlow на Android, iOS, в Интернете и встроенных устройствах, оптимизированных для традиционного машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта.

Начните работу с LiteRT
Особенность 2

Сократите циклы разработки с помощью визуализации

Визуализируйте преобразование вашей модели посредством преобразования и квантования. Отладка горячих точек путем наложения результатов тестов.

Начало работы с Обозревателем моделей
Особенность 1

Создавайте собственные конвейеры для сложных функций машинного обучения.

Создайте свою собственную задачу, эффективно объединив несколько моделей машинного обучения с логикой предварительной и последующей обработки. Запускайте ускоренные конвейеры (GPU и NPU) без блокировки ЦП.

Начало работы с MediaPipe Framework
Особенность 2

Инструменты и платформы, лежащие в основе приложений Google

Изучите полный стек периферийных технологий искусственного интеллекта с продуктами на всех уровнях — от API-интерфейсов с низким кодированием до библиотек ускорения для конкретного оборудования.

Задачи MediaPipe

Быстро встраивайте функции искусственного интеллекта в мобильные и веб-приложения, используя API с низким кодированием для решения общих задач, включая генеративный искусственный интеллект, компьютерное зрение, текст и аудио.

Генеративный ИИ

Интегрируйте генеративный язык и модели изображений непосредственно в свои приложения с помощью готовых к использованию API.

Зрение

Изучите широкий спектр задач по зрению, включая сегментацию, классификацию, обнаружение, распознавание и ориентиры тела.

Текст и аудио

Классифицируйте текст и аудио по множеству категорий, включая язык, тональность и ваши собственные категории.

Начать

Значок документации задач

Документация по задачам

Найдите все наши готовые задачи MediaPipe с низким кодом с документацией и примерами кода.

Значок задач генеративного ИИ

Генеративные задачи ИИ

Запускайте LLM и диффузионные модели на периферии с помощью наших задач генеративного искусственного интеллекта MediaPipe.

попробовать значок демоверсии

Попробуйте демоверсии

Изучите нашу библиотеку задач MediaPipe и попробуйте их сами.

Значок документации производителя модели

Документация производителя моделей

Настройте модели в наших задачах MediaPipe, используя свои собственные данные.

Платформа MediaPipe

Низкоуровневая структура, используемая для создания высокопроизводительных ускоренных конвейеров машинного обучения, часто включающая несколько моделей машинного обучения в сочетании с предварительной и последующей обработкой.

Начать

ЛайтРТ

Развертывайте модели искусственного интеллекта, созданные в любой среде, на мобильных устройствах, в Интернете и на микроконтроллерах с оптимизированным аппаратным ускорением.

Мультифреймворк

Преобразуйте модели из JAX, Keras, PyTorch и TensorFlow для работы на периферии.

Кросс-платформенный

Запускайте одну и ту же модель на Android, iOS, в Интернете и на микроконтроллерах с помощью собственных SDK.

Легкий и быстрый

Эффективная среда выполнения LiteRT занимает всего несколько мегабайт и обеспечивает ускорение модели на CPU, GPU и NPU.

Начать

Выберите значок модели

Выберите модель

Выберите новую модель, переобучите существующую или принесите свою собственную.

конвертировать значок

Конвертировать

Преобразуйте свою модель JAX, Keras, PyTorch или Tensorflow в оптимизированную модель LiteRT.

значок развертывания

Развертывать

Запустите модель LiteRT на Android, iOS, в Интернете и на микроконтроллерах.

Значок квантования

Квантовать

Сжимайте модель, чтобы уменьшить задержку, размер и пиковую нагрузку на память.

Обозреватель моделей

Визуально исследуйте, отлаживайте и сравнивайте свои модели. Накладывайте тесты производительности и числовые значения, чтобы точно определить проблемные точки.

Начать