https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/tasks https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/gesture_recognizer 图像分割 https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/interactive_segmenter/android 面部特征点检测 https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/face_landmarke...
随着chatGPT带来的AI热潮,目前Google也已经添加了AI搜索和总结功能,但该功能默认只能在Chrome浏览器中使用,通过Edge访问Google时不会生效。为了解除这一限制,首先我们前往 Header Editor - Microsoft Edge Add…
ai-edge-torchai-edge-torchPublic Supporting PyTorch models with the Google AI Edge TFLite runtime. Jupyter Notebook51065 LiteRTLiteRTPublic LiteRT is the new name for TensorFlow Lite (TFLite). While the name is new, it's still the same trusted, high-performance runtime for on-device AI...
我们开发 AI Edge Torch 的目标是减少开发过程中的阻力,提供出色的模型覆盖率,并继续完成我们的使命: 在Android设备上提供最佳的性能。 在覆盖率方面,我们的测试表明,与现有工作流程 (尤其是 ONNX2TF) 相比,AI Edge Torch 在给定的模型集合上的覆盖率有显著的提高。 在性能方面,我们的测试显示 AI Edge Torch 与...
总的来说,Google AI Edge 团队在浏览器中运行大语言模型的技术突破为多个领域带来了新的可能性。通过重新设计模型加载代码并使用 MediaPipe 框架,他们克服了内存限制,使得在普通设备上运行 7B + 参数的大模型成为可能。这一进展不仅降低了 AI 技术的使用门槛,也为教育、企业和医疗等领域带来了新的应用场景。 ...
edge_model.export('resnet.tflite')) 在底层,ai_edge_torch.convert() 使用 torch.export 集成了 TorchDynamo——在 PyTorch 2.x 中,这个方法用于将 PyTorch 模型导出为标准化的模型形式,从而在不同环境中运行。我们目前的实现支持超过 70% 的 core_aten 算子,这个比例会在构建 ai_edge_torch 1.0 版本的过...
Google AI Edge 提供了模型探索器,这是一个类似于 Netron 的模型可视化工具,提供对模型图和架构的详细洞察。 复制 # Install Model Explorer.!pip install ai-edge-model-explorerLITE_RT_EXPORT_PATH="yolov10n_saved_model/"# @param{type:'string'}LITE_RT_MODEL="yolov10n_float16.tflite"# @param{type...
Code Folders and files Latest commit schmidt-sebastian Merge pull request #508 from google-ai-edge/access_token bbd3781· Feb 14, 2025 History725 Commits .github codelabs examples tools/image_generator_converter tutorials .gitignore LICENSE README.md ...
直到 2017 年，Google 才推出了 Google IoT Core 服务作为物联网云平台。2018 年 Next 大会上，Google 发布了抢攻物联网边缘计算的武器 Cloud IoT Edge 产品，其包括 Edge IoT Core 和 Edge ML 两个 Runtime 组件。在硬件方面，Google 也同时推出了边缘计算专用 AI 芯片 Edge TPU。反观亚马逊，早在 2015 下...
除了绝对性能，跑 AI 测试时，Pixel 6 Pro 的整机功耗和 Exynos 2100 的 Galaxy S21 Ultra 接近。单独进行推理任务时， Exynos 2100 的爆发功率达到 14W，骁龙 888 也有 12W。但因为 Google Tensor 的 AI 性能更高，所以最终能效比要更高一些。不过 Google 还没有计划推出相关的 SDK 让开发者去更好地利用这...