打造更智能的应用
借助设备端机器学习 (ML)，您可以增强应用并添加功能来处理图片、声音和文本。
无论您是经验丰富的开发者还是刚刚起步的新手，都可以按照本指南开始向应用中添加设备端机器学习功能。
低延迟
通过实时处理文本、音频和视频来解锁新的用户体验。
将数据保留在设备中
在本地执行推断，无需将用户数据发送到云端。
可离线使用
无需网络连接或在云端运行服务。
节约费用
在设备端运行机器学习功能，减少云费用。
是随时使用还是使用自定义机器学习？
机器学习套件 SDK 的常见用户流
机器学习套件可针对常见问题提供可直接用于生产环境的解决方案，而无需机器学习专业知识。模型已针对移动设备进行了优化。机器学习套件易于使用，可让您专注于特征开发，而不是模型训练和优化。
高性能自定义机器学习
如果您需要更多控制权或需要部署自己的机器学习模型，Android 提供了一个基于 TensorFlow Lite 和 Google Play 服务构建的自定义机器学习堆栈，涵盖了部署高性能机器学习所需的基本信息。
机器学习套件 SDK：随时可用的通用用户流解决方案
利用机器学习套件，您可以访问适合生产环境的设备端机器学习模型。机器学习套件 API 针对移动设备进行了优化，不需要具备机器学习专业知识。机器学习套件 API 的示例包括：
人脸检测
实时检测设备上是否有人脸及是否存在多少个人脸。
文字识别
识别中文、梵文、日语、韩语或任何拉丁字符语言的文字。
条形码扫描
针对最热门的线性和二维（二维码）格式读取使用条形码编码的数据。
更多机器学习 API
机器学习套件提供 10 多种视觉和语言 API，例如图片标签、姿势检测、翻译、智能回复等。
Android 的自定义机器学习堆栈：高性能机器学习
在 Android 应用中部署高性能自定义机器学习功能的基础知识。
适用于机器学习运行时的 TensorFlow Lite：通过 Android 的官方机器学习推断运行时 Google Play 服务使用 TensorFlow Lite 在您的应用中运行高性能机器学习推断。 了解详情
借助 TensorFlow Lite Delegate 实现硬件加速：使用通过 Google Play 服务分发的 TensorFlow Lite Delegate 在 GPU、NPU 或 DSP 等专用硬件上运行加速的机器学习。这样可以帮助您使用高级设备端计算功能，为您的用户提供更流畅、更低延迟的用户体验。
Acceleration Service Beta 版
这个新 API 让您可以在运行时安全地选择最佳硬件加速配置，无需担心底层设备硬件和驱动程序。
