機器學習 (ML) 技術可讓您強化應用程式,並新增處理圖片、音訊和文字的功能。

無論您是經驗豐富的開發人員還是新手,都能在應用程式中加入機器學習功能。

即時處理文字、音訊和影片,創造全新的使用者體驗。
在本機執行推論,而不將使用者資料傳送至雲端。
無須連上網路,也不必在雲端執行服務。
在裝置端執行機器學習功能,藉此減少雲端費用。

使用 Gemini 強化 Android 應用程式

Gemini API
全新的 Gemini API 可讓您在 Google 的伺服器執行模型推論。您可以從後端呼叫 API,或直接整合新的 Google AI SDK (Android 用戶端 SDK)。
Android AICore
從 Android 14 開始,Android AICore 是一項新的系統功能,可讓你直接在裝置上執行基礎模型,例如 Gemini Nano。

現成可用或自訂機器學習功能?

ML Kit 為常見問題提供可用於實際工作環境的解決方案,無需機器學習專業知識。模型內建且經過最佳化調整,適合行動裝置使用。ML Kit 易於使用,可讓您專心開發功能,不必將模型訓練和最佳化工作交給我們。
如果您希望進一步控管或部署自己的機器學習模型,Android 提供以 TensorFlow Lite 和 Google Play 服務為基礎的自訂機器學習堆疊,其中涵蓋部署高效能機器學習功能所需的必要項目。

ML Kit SDK:可立即使用,適用於常見使用者流程

ML Kit 可讓您在裝置端存取可用於實際工作環境的機器學習模型。ML Kit API 最適合行動裝置,因此不需要機器學習專業知識。ML Kit API 範例包括:
偵測相片是否有臉孔,以及在當中即時和裝置上偵測到的臉孔數量。
辨識中文、梵文、日文、韓文或任何拉丁字元的文字。
針對最熱門的線性和 2D (QR 代碼) 格式讀取以條碼編碼的資料。
ML Kit 提供超過 10 種視覺和語言 API,例如圖片標籤、姿勢偵測、翻譯、智慧回覆等。

Android 的自訂機器學習堆疊:高效能機器學習

將高效能自訂機器學習功能部署至 Android 應用程式的基本要素。

TensorFlow Lite for ML Runtime:透過 Google Play 服務 (Android 的官方機器學習推論執行階段) 使用 TensorFlow Lite,以便在應用程式中執行高效能機器學習推論。 瞭解詳情

使用 TensorFlow Lite 委任的硬體加速:使用透過 Google Play 服務發行的 TensorFlow Lite 委派,在 GPU、NPU 或 DSP 等特殊硬體上執行加速機器學習。這有助於為使用者提供進階的裝置運算功能,讓您享有更流暢且低延遲的使用者體驗。

我們目前為 GPU 和 NNAPI 委派提供支援服務,並與合作夥伴合作透過 Google Play 服務提供自訂委派存取權,以支援進階用途。瞭解詳情

由 Google Play 服務啟用:使用 Play 服務存取 TensorFlow Lite 執行階段和委派。這樣可確保使用最新的穩定版本,同時盡可能減少對應用程式二進位檔大小的影響。瞭解詳情

精選
查看 TensorFlow Lite Android 程式碼範例,並在裝置上測試機器學習功能。
精選
下載程式碼範例,開始使用 TensorFlow Lite 和 Android。
這個新的 API 可讓您在執行階段安全地選取最佳硬體加速設定,不必擔心基礎裝置硬體和驅動程式。

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