Google AI Edge | Google AI for Developers
Extracto
Presentación de AI Edge
Resumen
Resumen Principal
El contenido describe una solución integral para la implementación de inteligencia artificial (IA) en el edge, optimizada para aplicaciones web, móviles y en dispositivos integrados. Esta estrategia se enfoca en maximizar la eficiencia y la privacidad, reduciendo la latencia, permitiendo el trabajo sin conexión y manteniendo los datos locales. La plataforma es notable por su compatibilidad multiplataforma, soportando despliegues consistentes en Android, iOS, la Web y sistemas embebidos. Además, ofrece una compatibilidad multiframework robusta, permitiendo a los desarrolladores trabajar con modelos de JAX, Keras, PyTorch y TensorFlow. El ecosistema se compone de una pila completa de IA perimetral que incluye frameworks flexibles, soluciones llave en mano y aceleradores de hardware, facilitando tanto el uso de APIs de bajo código para tareas comunes de IA como la creación de canalizaciones personalizadas y la ejecución eficiente de modelos complejos, incluyendo capacidades avanzadas de IA generativa directamente en el dispositivo.
Elementos Clave
- Implementación Flexible de IA en el Edge: La plataforma permite la integración de IA en un amplio espectro de entornos, desde aplicaciones web hasta dispositivos móviles y sistemas integrados. Esta capacidad on-device es fundamental para **re
Contenido
Implementa la IA en aplicaciones web, para dispositivos móviles y en aplicaciones integradas
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En dispositivo
Reduce la latencia. Trabajar sin conexión Mantén tus datos locales y privados.
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Multiplataforma
Ejecuta el mismo modelo en Android, iOS, la Web y en dispositivos incorporados.
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Multiframework
Compatible con modelos de JAX, Keras, PyTorch y TensorFlow.
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Pila completa de IA perimetral
Frameworks flexibles, soluciones llave en mano y aceleradores de hardware
Soluciones listas para usar y frameworks flexibles
APIs de bajo código para tareas comunes de IA
APIs multiplataforma para abordar tareas comunes de IA generativa, visión, texto y audio.
Implementa modelos personalizados multiplataforma
Ejecuta modelos de JAX, Keras, PyTorch y TensorFlow de manera eficiente en Android, iOS, la Web y dispositivos integrados, optimizados para la IA generativa y el AA tradicional.
Acorta los ciclos de desarrollo con la visualización
Visualiza la transformación de tu modelo a través de la conversión y la cuantificación. Superpone los resultados de las comparativas para depurar los hotspots.
Crea canalizaciones personalizadas para atributos de AA complejos
Crea tu propia tarea encadenando de forma eficiente varios modelos de AA junto con la lógica de procesamiento previo y posterior. Ejecuta canalizaciones aceleradas (GPU y NPU) sin bloquear la CPU.
Es un framework de bajo nivel que se usa para compilar canalizaciones de AA aceleradas de alto rendimiento, que a menudo incluyen varios modelos de AA combinados con procesamiento previo y posterior.
Explora, depura y compara tus modelos de forma visual. Superpone comparativas y datos numéricos de rendimiento para identificar los hotspots problemáticos.
Gemini Nano en Android y Chrome
Crea experiencias de IA generativa con el modelo integrado en el dispositivo más potente de Google
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Fuente: Google AI for Developers