谷歌最新发布的MediaPipe LLM Inference API,正是为了打破这一限制,让28亿参数的大模型也能在本地设备上流畅运行。 这一API的推出,是谷歌在跨设备AI技术领域的又一重要里程碑。它不仅简化了开发者在不同设备上部署AI模型的过程,还通过一系列技术创新,实现了模型在不同平台上的高效运行。这些技术包括新的操作、量化、缓存
MediaPipe LLM 可以 使用 Google 的Gemini 模型!包括最新的 Gemini 2.0! 在Android 上使用 MediaPipe LLM 在Android 上使用 MediaPipe LLM,主要包括这么几步: 环境和依赖设置 在你的 Android 项目的build.gradle文件中添加以下依赖: dependencies { // 使用最新版本的 MediaPipe LLM Inference API 库 implementation '...
{if(initialized.get) {returnnull}returntry{valmodelPath = ...if(File(modelPath).exists.not) {return"Model not found at path:$modelPath"}loadModel(modelPath)initialized.set(true)null}catch(e: Exception) {e.message}}privatefunloadModel(modelPath:String){valoptions = LlmInference.LlmInferenceO...
- MediaPipe LLM Inference API可以在设备上运行大型语言模型。 - 该API支持Web、Android和iOS平台,并提供四个开放可用的LLM模型。 - 在Android上,该API仅用于实验和研究用途。 - 使用LLM Inference API可以将LLMs带到设备上。 - 通过优化,MediaPipe LLM Inference API能够在设备上实现最先进的延迟。 - 通过共享...
而其中的 LLM Inference API (上表第一行),用于运行大语言模型推理的组件,支持 Gemma 2B/7B,Phi-2,Falcon-RW-1B,StableLM-3B 等模型。针对 Gemma 的预转换模型 (基于TensorFlowLite) 可在 Kaggle 下载,并在稍后直接放入 Mediapipe 中加载。 LLM Inference ...
MediaPipe LLM Inference API,实现在手机、PC等设备上本地运行AI大型模型。目前已支持四种模型:Gemma、Phi 2、Falcon和Stable LM。【转发】@互联数智Fintech服务专家:谷歌发布了MediaPipe LLM Inference API,...
MediaPipe Solution (you are using) MediaPipe LLM Inference API Programming language TBD Are you willing to contribute it Yes Describe the feature and the current behaviour/state At the moment, for Gen AI use cases in the browser e.g. Gem...
继移植了 Mediapipe 的 LLM Inference 后,这篇文章我们将继续探索 Object Detection Demo 的移植。通过本文你将了解到: 移植Mediapipe 的 Object Detection Android 官方 Demo 到 KMP,支持在 iOS 上运行。项目地址:https://github.com/2BAB/MediaPiper/tree/object-detection ...
Fork5.4k Star30.2k master 10Branches67Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit MediaPipe Team and copybara-github Adding basic vision+text testing capabilities to web LLM Inference API Jun 12, 2025 ...
val llmInference = LlmInference.createFromOptions( context, LlmInference.LlmInferenceOptions.builder() .setModelPath("/data/local/tmp/llm/gemma-2b-it-cpu-int8.bin") .build() ) It’s important to note the path set using .setModelPath. This is the where the Gemma model resides on the ...