Googleは、オンデバイスAIテスト用のAI Edgeギャラリーアプリをリリースします

Googleは、Google AI Edgeギャラリーである実験アプリケーションを起動し、ユーザーがAndroidデバイスで生成AIモデルを直接実行できるようにしました。 iOSバージョンも計画されています。 thapp、 githubで公開されている で、画像分析やテキスト生成などの強力なAI機能をユーザーのハンドに、ローカル、オフライン操作のためにユーザーの手に並べます。このアプローチは、処理がローカルで発生するため、データプライバシーを強化します。 Googleは、このアプリを「実験的アルファリリース」として説明しており、開発を導くためにユーザーのフィードバックを積極的に探しています。この動きは、高度なAIをより個人的かつアクセスしやすくするための顕著なステップを意味します。

ユーザーは、さまざまなモデルとその実用的なアプリケーションを実験できます。ギャラリーは、多様なオンデバイス機械学習と生成的AIユースケースを紹介することを目指しており、クラウド依存の相互作用を超えて移動します。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mtyznjoxmdk3-1; base64、phn2zyb2awv3qm94psiwidagmti4mca3mj aiihdpzhropsixmjgwiibozwlnahq9ijcymcigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>

オンデバイスAI機能の探索

AI Edgeギャラリーには、いくつかの重要な機能があります。 「イメージを尋ねる」関数により、ユーザーは写真をアップロードして質問を提起できます。テキストベースのタスクの場合、「プロンプトラボ」は、コンテンツを要約し、テキストを書き直し、コードを生成するためのツールを提供します。さらに、「AIチャット」関数は、プロジェクトのGitHubページで詳述されているように、マルチターン会話をサポートしています。

サポートされているオープンソースモデルには、Gemma 3、Gemma 3N、およびAlibabaのQwen 2.5が含まれます。サイズは約500MBから4GBです。このアプリは、少なくとも6GBのRAMと最新のチップセットを備えたAndroid 10+デバイス用に最適化されています。モデルをダウンロードするには、ユーザーは顔を抱き締めるためにサインインし、その用語に同意する必要があります。

アプリケーションは、最初のトークン（TTFT）やデコード速度など、リアルタイムのパフォーマンスベンチマークを提供します。ただし、Googleは、パフォーマンスはデバイスハードウェアとモデルサイズによって異なる場合があると警告しています。たとえば、Gemma 3Nモデルのトレーニングデータは2024年6月まで延長されているため、新しい情報は含まれていません。 Gemma 3Nは、「層ごとの埋め込み」（PLE）テクノロジーを採用して、メモリの使用量を大幅に削減します。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mtyzotoxmdgz-1; base64、phn2zyb2awv3qm94psiwidagmti4mca3mjai ihdpzhropsixmjgwiibozwlnahq9ijcymcigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>

開発者のフォーカスと技術的基盤

開発者は、AI Edgeギャラリーを活用して、独自のローカルリタート「.task」モデルをテストすることもできます。このプラットフォームは、Google AI Edge APIとツールの上に構築されており、最適化されたモデル実行にLITERTを使用しています。 LLM推論APIは、オンデバイスの大規模な言語モデルに供給されます。 TestingCatalogは、アプリを「オンデバイス生成AIおよびLLM推論APIの実用的なデモンストレーション」と表現しています。 Google自体は、Elets CIOが言及したブログ投稿で、このAPIを探索するための貴重なツールとしてアプリを強調しました。 Android 、より広い Google AI Edgeドキュメントインストールは、最新のapk を介して行われます。ターゲット=”_ blank”>プロジェクトwiki 。 Googleは、このプロジェクトは、Apacheライセンス、バージョン2.0の下でライセンスされています。