O Google lançou um aplicativo experimental, a Galeria do Google AI Edge, permitindo que os usuários executem modelos generativos de IA diretamente em dispositivos Android. Uma versão iOS também está planejada. Thapp, Disponível publicamente no github , coloca recursos poderosos de IA, como análise de imagens e geração de textos nas mãos dos usuários para os usuários, a operação de linha de entrega é que a operação é que a operação é que os modelos são baixados. Essa abordagem aprimora a privacidade dos dados, pois o processamento ocorre localmente. O Google descreve o aplicativo como uma”versão alfa experimental”e está buscando ativamente o feedback do usuário para orientar seu desenvolvimento. Esse movimento significa um passo notável para tornar a IA avançada mais pessoal e acessível. src=”Dados: imagem/svg+xml; nitro-inempty-id=mtyznjoxmdk3-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmti4mca3mj AiihdpzhropsixmjgwiiBozwlnahq9ijcymcigEg1sbnm9Imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>
Explorando os recursos de IA no decadência
A galeria AI Edge oferece vários recursos importantes. Uma função”Ask Image”permite que os usuários enviem fotos e faça perguntas sobre eles. Para tarefas baseadas em texto, um’Laboratório Prompt’fornece ferramentas para resumir o conteúdo, reescrever o texto e gerar código. Além disso, uma função’AI Chat’suporta conversas com várias turnos, conforme detalhado na página do Github do projeto. O aplicativo é otimizado para dispositivos Android 10+ com pelo menos 6 GB de RAM e chipsets modernos. Para baixar os modelos, os usuários devem entrar no rosto abraçando e concordar com seus termos. No entanto, o Google adverte que o desempenho pode variar com base no hardware do dispositivo e no tamanho do modelo. Por exemplo, os dados de treinamento do modelo Gemma 3N se estendem apenas até junho de 2024, o que significa que informações mais recentes não estão incluídas. A Gemma 3n emprega a tecnologia’por camada por camada'(PLE) para reduzir significativamente o uso da memória. src=”Data: imagem/svg+xml; nitro-inempty-id=mtyzotoxmdgz-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmti4mca3mjai IhdpzhropsixmjgwiiBozwlnahq9ijcymcigEg1sbnm9Imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>
O foco do desenvolvedor e os fundamentos técnicos
Os desenvolvedores também podem aproveitar a galeria da AI Edge para testar seus próprios modelos locais de litert `.Task`. A plataforma é construída nas APIs e ferramentas do Google AI Edge, utilizando litert para execução otimizada do modelo. A API de inferência do LLM alimenta os grandes modelos de idiomas no dispositivo. O TestingCatalog descreve o aplicativo como uma”demonstração prática da IA generativa no dispositivo e da API de inferência de LLM”. O próprio Google, em uma postagem no blog mencionada pelo CIO dos elets, destacou o aplicativo como uma ferramenta valiosa para explorar esta API. Android , com mais amplo Documentação do Google Ai Edge Também disponível. A instalação é via APK mais recente , com instruções detalhadas sobre o Projeto Wiki . O Google incentiva as contribuições da comunidade por meio de bug. href=”https://github.com/google-ai-edge/gallery/issues/new?assignees=&labels=ennhanceMent&template=feature_request.md&title=%5BFeature%5D”Target=”_”> Belange sugestions O projeto está licenciado sob a licença do Apache, versão 2.0.
Recepção da comunidade e perspectivas futuras
como um”lançamento experimental de alfa”, o Google enfatiza que a entrada do usuário é crucial. O feedback da comunidade antecipada observa o potencial do aplicativo para experimentação offline e focada na privacidade. No entanto, os usuários também apontaram as limitações atuais, como restrições de tamanho do modelo e a ausência de interação com voz. A mudança para a IA no dispositivo aborda as preocupações do usuário sobre a privacidade de dados e a conectividade constante. Essa abordagem de processamento local não apenas reforça a privacidade, mas também garante que as ferramentas de IA permaneçam offline funcional, expandindo sua utilidade.
