A organização google-ai-edge possui uma presença significativa no GitHub, com uma variedade de repositórios voltados para soluções de aprendizado de máquina em dispositivos de borda. Entre seus projetos, destacam-se o mediapipe e o LiteRT-LM, que utilizam linguagens como C++, Kotlin e Python para oferecer implementações práticas e eficientes em ambientes de streaming e dispositivos locais.
Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media.
A gallery that showcases on-device ML/GenAI use cases and allows people to try and use models locally.
LiteRT-LM is Google's production-ready, high-performance, open-source inference framework for deploying Large Language Models on edge devices.
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LiteRT, successor to TensorFlow Lite. is Google's On-device framework for high-performance ML & GenAI deployment on edge platforms, via efficient conversion, runtime, and optimization
A modern model graph visualizer and debugger
Support PyTorch model conversion with LiteRT.
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AI Edge Quantizer: flexible post training quantization for LiteRT models.
A collection of examples for the MediaPipe Task APIs that can run fully inside your browser.
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A convenient CLI to streamline LiteRT related development workflows, including converting, quantizing, compiling, managing, running, benchmarking and visualizing LiteRT (TFLite) models on various hardwares (CPU / GPU / NPU) across platforms (desktop, mobile or cloud).
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A curated list of resources to use Google AI Edge software.
A google-ai-edge desenvolve repositórios focados em aprendizado de máquina e inteligência artificial, incluindo o mediapipe, que oferece soluções personalizáveis, e o LiteRT-LM, um framework de inferência para modelos de linguagem em dispositivos de borda.
A google-ai-edge utiliza diversas linguagens de programação em seus projetos, incluindo C++, Kotlin, Python, Jupyter Notebook, JavaScript e TypeScript. Essas linguagens são empregadas em suas soluções de aprendizado de máquina e aplicativos relacionados.
Sim, todos os repositórios da google-ai-edge são públicos. Isso permite que a comunidade acesse, colabore e utilize suas soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial de forma transparente e acessível.
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