O machine learning (ML) permite turbinar o app e adicionar recursos para processar imagens, sons e texto.

É possível adicionar recursos de aprendizado de máquina ao seu app, seja você um desenvolvedor experiente ou iniciante.

Aproveite novas experiências do usuário processando texto, áudio e vídeo em tempo real.
Faça inferências localmente sem enviar dados do usuário para a nuvem.
Não é necessário ter uma conexão de rede nem executar um serviço na nuvem.
Reduza sua fatura de nuvem executando seus recursos de ML no dispositivo.

Turbine seu app Android com o Gemini

Gemini API
A nova API Gemini permite executar a inferência de modelo nos servidores do Google. É possível chamar a API do back-end ou integrar diretamente o novo SDK de IA do Google, um SDK de cliente para Android.
AICore Android
A partir do Android 14, o Android AICore é um novo recurso do sistema que permite executar modelos de fundação, como o Gemini Nano, diretamente no dispositivo.

ML pronto para uso ou personalizado?

O Kit de ML fornece soluções prontas para produção para problemas comuns, sem necessidade de experiência com ML. Os modelos são integrados e otimizados para dispositivos móveis. O Kit de ML é fácil de usar e permite que você se concentre no desenvolvimento de atributos em vez do treinamento e da otimização de modelos.
Se você quiser ter mais controle ou implantar seus próprios modelos de ML, o Android oferece uma pilha de ML personalizada criada com base no TensorFlow Lite e no Google Play Services, incluindo os elementos essenciais para implantar recursos de ML de alto desempenho.

SDKs do kit de ML: prontos para uso para fluxos de usuário comuns

O Kit de ML oferece acesso a modelos de ML prontos para produção no dispositivo. As APIs do Kit de ML são otimizadas para dispositivos móveis e não exigem experiência em ML. Exemplos de APIs do Kit de ML:
Detecta se uma foto tem um rosto e quantos rostos estão presentes, em tempo real e no dispositivo.
Reconhecer texto em chinês, devanágari, japonês, coreano ou em qualquer idioma com caracteres latinos.
Leia dados codificados em códigos de barras para os formatos lineares e 2D (código QR) mais populares.
O Kit de ML oferece mais de 10 APIs de visão e linguagem, como rotulagem de imagens, detecção de poses, tradução, resposta inteligente e muito mais.

Pilha de ML personalizada do Android: ML de alto desempenho

Essencial para implantar recursos de ML personalizados e de alto desempenho no seu app Android.

Ambiente de execução do TensorFlow Lite para ML: use o TensorFlow Lite com o Google Play Services, o ambiente de execução oficial de inferência de ML do Android, para executar inferências de ML de alto desempenho no seu app. Saiba mais

Aceleração de hardware com delegados do TensorFlow Lite: use os delegados do TensorFlow Lite distribuídos pelo Google Play Services para executar ML acelerado em hardware especializado, como GPU, NPU ou DSP. Isso ajuda você a oferecer experiências mais fluidas e com menor latência aos usuários ao acessar recursos avançados de computação no dispositivo.

No momento, oferecemos suporte a delegados de GPU e NNAPI, e estamos trabalhando com parceiros para que eles tenham acesso aos delegados personalizados pelo Google Play Services, oferecendo suporte a casos de uso avançados. Saiba mais

Ativado pelo Google Play Services: use o Google Play Services para acessar o ambiente de execução e os delegados do TensorFlow Lite. Isso garante o uso das versões estáveis mais recentes e minimiza o impacto no tamanho binário do app. Saiba mais

Destaque
Revise os exemplos de código do TensorFlow Lite para Android e teste os recursos de ML no seu dispositivo.
Destaque
Faça o download do código de exemplo e comece a usar o TensorFlow Lite e o Android.
Uma nova API que permite escolher com segurança a configuração ideal de aceleração de hardware no tempo de execução, sem precisar se preocupar com o hardware e os drivers do dispositivo.

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