#ml #tensorflow
Easier object detection on mobile with TensorFlow Lite
Статья с рассказом обновлений касательно TensorFlow Lite, представленных в рамках Google I/O:
👉 Тренировка модели на смартфонах
👉 Улучшение определения объектов для смарфтонов
Easier object detection on mobile with TensorFlow Lite
Статья с рассказом обновлений касательно TensorFlow Lite, представленных в рамках Google I/O:
👉 Тренировка модели на смартфонах
👉 Улучшение определения объектов для смарфтонов
#ML #TensorFlowLite #GMS
Announcing Android’s updateable, fully integrated ML inference stack
Чтобы уменьшить размер приложений, которые используют ML, страдают из-за дополнительного размера библиотек ML. Решение проблемы - TensorFlow Lite становится частью Google Play Services, что также позволит оптимизировать настройку под устройства с помощью Automatic Acceleration.
Чтобы получить доступ к этой функции до запуска надо заполнить форму
Announcing Android’s updateable, fully integrated ML inference stack
Чтобы уменьшить размер приложений, которые используют ML, страдают из-за дополнительного размера библиотек ML. Решение проблемы - TensorFlow Lite становится частью Google Play Services, что также позволит оптимизировать настройку под устройства с помощью Automatic Acceleration.
Чтобы получить доступ к этой функции до запуска надо заполнить форму
#cv #ml #tensorflow #pytourch
Computer Vision для iOS, Android, Web
Расскажут, как устроена подготовка моделей компьютерного зрения к использованию, какими фреймворками пользуются для запуска, какие сложности решали и чем остались довольны разработчики. Если вы занимаетесь запуском нейронных сетей на мобильных устройствах или вебе, статья для вас.
Computer Vision для iOS, Android, Web
Расскажут, как устроена подготовка моделей компьютерного зрения к использованию, какими фреймворками пользуются для запуска, какие сложности решали и чем остались довольны разработчики. Если вы занимаетесь запуском нейронных сетей на мобильных устройствах или вебе, статья для вас.
#tensorflow #ml
On-device training in TensorFlow Lite
В TensorFlow Lite появилась возможность обучать модель прямо на мобильном устройстве (пока только на Android, iOS подтянется)
On-device training in TensorFlow Lite
В TensorFlow Lite появилась возможность обучать модель прямо на мобильном устройстве (пока только на Android, iOS подтянется)
#ml #googleio
📺 Что нового в машинном обучении (12 мин)
Посмотрел с утра новинки машинного обучения (анонс нигде найти не смог)
👉 Количество разработчиков и приложений, использующих Google ML Kit, выросло в 2 раза за год
👉 Теперь не придется встраивать либу для сканирования QR кодов - функционал становится частью Google Play Services и по отзывам ранних тестеров из закрытых чатиков работает очень хорошо. Также это позволит отказаться от запроса разрешения на доступ к камере.
👉 Теперь аппартное ускорение моделей станет доступно всем, но позже
👉 TensorFlow Light теперь можно не класть в приложении и использовать его из Google Play Services
👉 Драйвера железна для NN Api будут обновляться через Google Play. Часть Project Mainline
📺 Что нового в машинном обучении (12 мин)
Посмотрел с утра новинки машинного обучения (анонс нигде найти не смог)
👉 Количество разработчиков и приложений, использующих Google ML Kit, выросло в 2 раза за год
👉 Теперь не придется встраивать либу для сканирования QR кодов - функционал становится частью Google Play Services и по отзывам ранних тестеров из закрытых чатиков работает очень хорошо. Также это позволит отказаться от запроса разрешения на доступ к камере.
👉 Теперь аппартное ускорение моделей станет доступно всем, но позже
👉 TensorFlow Light теперь можно не класть в приложении и использовать его из Google Play Services
👉 Драйвера железна для NN Api будут обновляться через Google Play. Часть Project Mainline
#tooling #ml
GitHub Copilot стал доступен для всех разработчиков
Copilot - это бесплатный AI автокомплит для вашей IDE, который работает на основе машинного обучения и натренирован на коде проектов в GitHub. Может даже сгенерить кода на основе того что вы напишите в комментарии. Бесплатным он будет 2 месяца. Потом 10$/месяц или 100$/год
Сценарий по отзыву работы с ним и другими технологиями уже готов, надо записать видео + посмотреть еще как в релизе он стал
Делитесь своими впечатлениями от AI автокомплита в комментарияx
GitHub Copilot стал доступен для всех разработчиков
Copilot - это бесплатный AI автокомплит для вашей IDE, который работает на основе машинного обучения и натренирован на коде проектов в GitHub. Может даже сгенерить кода на основе того что вы напишите в комментарии. Бесплатным он будет 2 месяца. Потом 10$/месяц или 100$/год
Сценарий по отзыву работы с ним и другими технологиями уже готов, надо записать видео + посмотреть еще как в релизе он стал
Делитесь своими впечатлениями от AI автокомплита в комментарияx
Google Play services API for TensorFlow Lite стало доступно всем. Оно поможет вам выполнять TensorFlow Lite модели на вашем Android устройстве без необходимости собирать библиотека вместе с вашим приложением. Это позволит сократить размер приложения и всегда иметь доступ к свежей версии TensorFlow Lite.
Руководство по использованию здесь
#ml
Руководство по использованию здесь
#ml
ВКонтакте открывает доступ к собственным технологиям распознавания речи сторонним разработчикам
Хотите бесплатное распознавание речи в текст - можете бесплатно взять SDK от VK. Бесплатно можно будет использовать в инди-проектах. Открыли 2 модели: чисто речи и с шумами.
Попробовать через WEB можно здесь
#ml
Хотите бесплатное распознавание речи в текст - можете бесплатно взять SDK от VK. Бесплатно можно будет использовать в инди-проектах. Открыли 2 модели: чисто речи и с шумами.
Попробовать через WEB можно здесь
#ml
Latest updates on Android’s custom ML stack
Google снова напоминает нам что тянуть ML стек для TensorFlow Lite не надо больше тянуть в свои приложения, потому что весь движок есть в Google Play Services!
#ml
Google снова напоминает нам что тянуть ML стек для TensorFlow Lite не надо больше тянуть в свои приложения, потому что весь движок есть в Google Play Services!
#ml
📺 Hardware acceleration for on-device Machine Learning (15 мин)
Посмотрел очень интересный доклад про аппаратное ускорение ML, я хоть в этой теме и не шарю, но очень классно показали демонстрацию как можно ускорить работу моделей и сделать ее менее затратной по энергии с помощью оптимизации моделей под GPU или использование уже готовые в Google ML Kit и TensorFlow Hub.
Что еще интересного:
👉 Google будет развивать TF Lite на Android т.к. оно является официальным решеним для ML на ОС
👉 TF Lite являются частью Google Play Services и не надо тягать либу в приложениях самостоятельно
👉 Google готовит инструмент для автоматизации проверки ваших моделей для работы в Android на GPU и прочие оптимизации
#ml #androiddevsummit
Посмотрел очень интересный доклад про аппаратное ускорение ML, я хоть в этой теме и не шарю, но очень классно показали демонстрацию как можно ускорить работу моделей и сделать ее менее затратной по энергии с помощью оптимизации моделей под GPU или использование уже готовые в Google ML Kit и TensorFlow Hub.
Что еще интересного:
👉 Google будет развивать TF Lite на Android т.к. оно является официальным решеним для ML на ОС
👉 TF Lite являются частью Google Play Services и не надо тягать либу в приложениях самостоятельно
👉 Google готовит инструмент для автоматизации проверки ваших моделей для работы в Android на GPU и прочие оптимизации
#ml #androiddevsummit
После того как записал видео про ускорение написания кода нашел что в IDEA есть автодополнение на основе ML
#idea #ml
#idea #ml
Нейронные сети и Android: как их создавать и использовать в мобильных приложениях - опыт применения нейронных сетей, даже создание собственно, в Android приложения на устройстве
#ml
#ml
Статья с разбором состояния ML технологий на Android. Рассказывает про опыт использования ML Kit и TensorFlow Lite с собственными ML модели
В целом запускать можно много чего и Google оптимизирует модели их аппаратного ускорения: уводя процессинг с CPU. Жалко, что полноценно нельзя использовать NPU устройств, но уже становится лучше!
#ml #tensorflow
В целом запускать можно много чего и Google оптимизирует модели их аппаратного ускорения: уводя процессинг с CPU. Жалко, что полноценно нельзя использовать NPU устройств, но уже становится лучше!
#ml #tensorflow
Разработчик решил сравнить (7 мин, EN, ссылка без VPN) 2 популярных решения для ML на устройстве: PyTourch Mobile и TensorFlow Lite (TF Lite). Для эксперимента была взята задач по определению объекта в кадре.
Результат -TF Lite победитель по удобству использования, скорости работы и размеру модели на устройстве, больше примером и демок
#ml #tensorflow
Результат -
#ml #tensorflow
Обзор решения для работы с ML моделями (EN, 9 мин, ссылка без VPN): Google ML Kit, Mediapipe, TensorFlow Lite, ONNX и др.
#ml @android_broadcast
#ml @android_broadcast
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Google ML Kit добавили Document Scanner API - сканирование документов и оцифровывание их. Весь процесс происходит на устройстве, а ML модели загружаются на устройство через Google Play Services и не влияют на размер вашего приложения
#ml
#ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Экспериментальное MediaPipe LLM Inference API позволяет запускать Large Language Models (LLMs) модели на устройства разных платформ (включая Android и iOS)
Кажется запуск больших нейросеток на устройствах уже все ближе. У меня остались вопрос по расходу батарейки и нагреву устройству при активном использовании. В статье рассказывают про оптимизации и результаты
🔗 Примеры кода на GitHub
На видео в посте демонстрация запуска модели Gemma 2B на iOS и Android с помощью MediaPipe LLM Inference API (размер параметров - 2.5 миллиона)
#ml #tensorflow
Кажется запуск больших нейросеток на устройствах уже все ближе. У меня остались вопрос по расходу батарейки и нагреву устройству при активном использовании. В статье рассказывают про оптимизации и результаты
🔗 Примеры кода на GitHub
На видео в посте демонстрация запуска модели Gemma 2B на iOS и Android с помощью MediaPipe LLM Inference API (размер параметров - 2.5 миллиона)
#ml #tensorflow
В Android 15 Neural Networks API (NNAPI) будет помечено как "deprecated". На замену предлагается Tensor Flow Lite из Play Services 🤯 и AICore (фактически Gemini).
Я вообще не понимаю как аппаратное ускорение ML привело к тому что монополистично использовать TensorFlow Lite причем еще и через GMS. А что если у меня форк AOSP без них? Тот же PyTourch Mobile мог работать на основе NN API, а теперь аппаратное ускорение потеряется. Больше похоже на фокус чтобы использовали только Google технологии, а те кто делает альтернативу - разбирайтесь сами как вам сделать хорошо
#android15 #ml #gms #tensor
Я вообще не понимаю как аппаратное ускорение ML привело к тому что монополистично использовать TensorFlow Lite причем еще и через GMS. А что если у меня форк AOSP без них? Тот же PyTourch Mobile мог работать на основе NN API, а теперь аппаратное ускорение потеряется. Больше похоже на фокус чтобы использовали только Google технологии, а те кто делает альтернативу - разбирайтесь сами как вам сделать хорошо
#android15 #ml #gms #tensor
Компьютерное зрение на С++: подключаем ML-библиотеки и обрабатываем результаты поиска объектов (25м)
В статье рассматривается:
👉 Как подключить к проекту библиотеки машинного обучения PyTorch и NCNN.
👉 Как получить модели YOLOv5 и YOLOv4 для использования на устройстве
👉 Как реализовать инференс моделей для обнаружения объектов
👉 Как обработать результаты работы моделей YOLO
#cv #ml
В статье рассматривается:
👉 Как подключить к проекту библиотеки машинного обучения PyTorch и NCNN.
👉 Как получить модели YOLOv5 и YOLOv4 для использования на устройстве
👉 Как реализовать инференс моделей для обнаружения объектов
👉 Как обработать результаты работы моделей YOLO
#cv #ml