Используйте машинное обучение на устройстве в своих приложениях, чтобы легко решать реальные проблемы.
ML Kit — это мобильный SDK, который привносит опыт Google в области машинного обучения на устройствах в приложения для Android и iOS. Используйте наши мощные, но простые в использовании API-интерфейсы GenAI, Vision и Natural Language, чтобы решать типичные проблемы в ваших приложениях или создавать совершенно новый пользовательский интерфейс. Все они основаны на лучших в своем классе моделях машинного обучения Google и предлагаются вам бесплатно.
Все API-интерфейсы ML Kit работают на устройстве, что позволяет использовать их в режиме реального времени, например, когда вы хотите обрабатывать поток с камеры в реальном времени. Это также означает, что функциональность доступна в автономном режиме.
Что нового
- Мы запустили бета-версию API-интерфейсов GenAI , предлагающую нестандартное качество для обычных случаев использования через высокоуровневый интерфейс. Первоначальный запуск включает в себя описание изображения , корректуру , переписывание и обобщение .
Узнать больше
- API-интерфейсы GenAI используют возможности Gemini Nano, чтобы помочь вашему приложению выполнять задачи. Эти API обеспечивают нестандартное качество для популярных случаев использования, таких как: описание изображения , корректура , переписывание и суммирование .
- ML Kit также предлагает готовые к использованию API, основанные на моделях Google ML: распознавание текста , распознавание лиц , сканирование штрих-кода , маркировка изображений , обнаружение и отслеживание объектов , обнаружение позы , сегментация селфи , интеллектуальный ответ , перевод текста и идентификация языка .
- Узнайте, как использовать пользовательские модели маркировки изображений TensorFlow Lite в своих приложениях. Прочтите Пользовательские модели с помощью ML Kit .
- Взгляните на наши примеры приложений и лаборатории кода . Они помогут вам начать работу со всеми API.
Другие ресурсы
Если готовые API-интерфейсы ML Kit не соответствуют вашим потребностям и вам требуется более индивидуальное решение, посетите страницу машинного обучения на устройстве, чтобы получить инструкции по всем решениям и инструментам Google для машинного обучения на устройстве.