Korzystaj z systemów uczących się na urządzeniu w aplikacjach, aby łatwo rozwiązywać problemy w rzeczywistym świecie.
ML Kit to pakiet SDK na urządzenia mobilne, który udostępnia mechanizmy uczenia się maszynowego na urządzeniach opracowane przez Google w aplikacji na Androida i iOS. Korzystaj z wydajnych i łatwych w użyciu interfejsów GenAI, Vision i Natural Language API, aby rozwiązywać typowe problemy w aplikacjach lub tworzyć zupełnie nowe wrażenia użytkowników. Wszystkie są oparte na najlepszych modelach uczenia maszynowego od Google i oferowane bezpłatnie.
Interfejsy API ML Kit działają na urządzeniu, co umożliwia użycie ich w przypadkach, gdy chcesz przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, np. prowadzić transmisję na żywo z kamery. Oznacza to też, że funkcja jest dostępna offline.
Nowości
- Wprowadziliśmy wersję beta interfejsów GenAI API, które zapewniają wysoką jakość w przypadku typowych zastosowań dzięki uproszczonemu interfejsowi. Pierwsza wersja obejmuje opis obrazu, sprawdzanie poprawności, przepisywanie i streszczanie.
Więcej informacji
- Interfejsy GenAI API wykorzystują możliwości Gemini Nano, aby pomóc Twojej aplikacji w wykonaniu zadań. Te interfejsy API zapewniają wysoką jakość w popularnych zastosowaniach, takich jak opis obrazu, korekta, przepisywanie i streszczanie.
- ML Kit udostępnia też gotowe do użycia interfejsy API oparte na modelach ML od Google: rozpoznawanie tekstu, wykrywanie twarzy, skanowanie kodów kreskowych, oznaczanie obrazów, wykrywanie i śledzenie obiektów, wykrywanie pozy, segmentowanie selfie, inteligentne odpowiedzi, tłumaczenie tekstu oraz identyfikacja języka.
- Dowiedz się, jak używać w swoich aplikacjach niestandardowych modeli etykietowania obrazów TensorFlow Lite. Czytaj niestandardowe modele za pomocą ML Kit.
- Zapoznaj się z naszą przykładową aplikacją i ćwiczeniami z programowania. Pomagają Ci zacząć korzystać ze wszystkich interfejsów API.
Inne zasoby
Jeśli gotowe interfejsy API z ML Kit nie spełniają Twoich oczekiwań i potrzebujesz bardziej niestandardowego rozwiązania, odwiedź stronę poświęconą systemom uczącym się na urządzeniu, aby zapoznać się ze wszystkimi rozwiązaniami i narzędziami Google do systemów uczących się na urządzeniu.