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Verschieben Sie KI von der Cloud an den Rand. Google AI Edge Entwickeln Sie datenschutzorientierte und leistungsstarke Anwendungen für künstliche Intelligenz mit geringer Latenz, die auf Android-, iOS- und Webplattformen ausgeführt werden können.
2026s größte Technologie Edge-KI Treten Sie ein in die Welt. Ihre Modelle Eka Sunucu-GPU Trainieren Sie es auf der Infrastruktur und verteilen Sie es mit MediaPipe und TensorFlow Lite an Geräte. Gehen Sie mit der Hybrid-Cloud-Architektur an Ihre Grenzen.
Edge-KIAlgorithmen der künstlichen Intelligenz werden auf dem Gerät verarbeitet, auf dem die Daten erstellt werden (Smartphones, IoT-Geräte, Browser) und nicht auf einem zentralen Cloud-Server. Google AI Edge steht im Mittelpunkt dieser Transformation.
Herkömmliche cloudbasierte KI-Modelle erfordern eine ständige Internetverbindung und werfen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf. Mit der Edge AI-Technologie werden die Daten jedoch verarbeitet, ohne das Gerät jemals zu verlassen. Das ist KVKK und DSGVO Dies ist ein entscheidender Vorteil für die Kompatibilität.
Gemini Nano, Googles effizientestes Modell für künstliche Intelligenz, ist für die direkte Verwendung auf Android-Geräten konzipiert. Es wird über das AICore-System verwaltet und führt Vorgänge wie Textzusammenfassung, intelligente Antworten und Sprachübersetzung ohne Internetverbindung aus.
Erweiterte Struktur, die nicht nur Text, sondern auch Bild- und Audiodaten auf dem Gerät verarbeiten kann.
Durch den Einsatz von Neural Processing Unit (NPU)-Hardware bietet es maximale Leistung bei minimalem Batterieverbrauch.
Möglichkeit, das Modell mit Ihren eigenen benutzerdefinierten Datensätzen mit Low-Rank Adaptation (LoRA) anzupassen.
Google AI Edge-Ökosystem für Entwickler MediaPipe-Aufgaben und TensorFlow Lite Es bietet fertige Lösungen. Diese Tools machen die Integration komplexer ML-Modelle in Mobil- und Webanwendungen zum Kinderspiel.
Allerdings benötigen Sie eine starke Backend-Infrastruktur, um diese Modelle zu trainieren und zu optimieren. hier ist es Server mit Grafikkarte (GPU) Unsere Leistungen kommen ins Spiel. Trainieren Sie Ihre Modelle auf unseren leistungsstarken Servern, konvertieren Sie sie in das .tflite-Format und verteilen Sie sie.
Unten sehen Sie ein Beispiel für einen Objekterkennungscode für einen Python-basierten Rendering-Server oder ein Edge-Gerät mit MediaPipe. Dieser Code stammt von Eka Sunucu. VDS-Server Es läuft reibungslos in der Python-Umgebung.
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
import cv2
# Model yolunu ve konfigürasyonu belirle
model_path = 'efficientdet_lite0.tflite'
BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
ObjectDetector = mp.tasks.vision.ObjectDetector
ObjectDetectorOptions = mp.tasks.vision.ObjectDetectorOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode
# Opsiyonları ayarla: Resim modu, max sonuç sayısı ve eşik değeri
options = ObjectDetectorOptions(
base_options=BaseOptions(model_asset_path=model_path),
max_results=5,
score_threshold=0.5,
running_mode=VisionRunningMode.IMAGE
)
# Eka Sunucu VDS üzerinde bir görseli işleme
def detect_objects_on_server(image_file):
with ObjectDetector.create_from_options(options) as detector:
# Görseli yükle
mp_image = mp.Image.create_from_file(image_file)
# Tespiti echtleştir
detection_result = detector.detect(mp_image)
# Ergebnisları işle
for detection in detection_result.detections:
category = detection.categories[0]
print(f"Nesne: {category.category_name} - Güven: {category.score:.2f}")
# Fonksiyonu çalıştır
detect_objects_on_server('Produkt_gorseli.jpg')
Dieser Codeblock OpenCV und MediaPipe Mithilfe seiner Bibliotheken erkennt es Objekte auf der Serverseite oder auf einem leistungsstarken Edge-Gerät. Um solche Vorgänge auf der Backend-Seite zu verwalten Unsere virtuellen SSD-Server Sie können wählen.
Google AI Edge nutzt Hardwarebeschleuniger, um die Leistung von Modellen zu verbessern. auf Android NNAPI, auf iOS Core ML und auf der Webseite WebGPU Technologien verteilen die Rechenlast von der CPU auf spezielle Prozessoren.
Zum Trainieren dieser Modelle ist jedoch eine wesentlich leistungsfähigere Hardware erforderlich. Als Eka Sunucu stellen wir Hochleistungsserver zum Trainieren Ihrer Modelle der künstlichen Intelligenz bereit. NVIDIA-GPU Wir bieten gut ausgestattete Server.
Das beste KI-Erlebnis entsteht, wenn Edge und Cloud zusammenarbeiten Hybride Architektur Es ist möglich mit . Während einfache Vorgänge auf dem Gerät (Edge) ausgeführt werden, werden komplexe Analysen und Big-Data-Verarbeitungsprozesse in der sicheren Cloud-Infrastruktur (Cloud) von Eka Sunucu durchgeführt.
Hochleistungsserver, optimiert für Modelltraining, Backend-API-Dienste und Datenspeicherung.
Für Python-Skripte und einfache Modellbereitstellung.
Ideal für TensorFlow- und PyTorch-Training.
Für große LLM- und GenAI-Projektktkte.
Häufig gestellte Fragen zu Edge AI und den Tools für künstliche Intelligenz von Google.
Da Edge AI Daten auf dem lokalen Gerät verarbeitet, entfällt die Verzögerung beim Senden von Daten an den Server, es ist keine Internetverbindung erforderlich und die Privatsphäre wird gewährleistet, indem verhindert wird, dass persönliche Daten das Gerät verlassen. Für das Training großer Modelle werden jedoch weiterhin Cloud-Server (Cloud AI) benötigt.
Ja, dank der Technologien MediaPipe Web und TensorFlow.js können Sie browserbasierte Modelle der künstlichen Intelligenz auf der Clientseite ausführen. Eka Sunucu wird zum Hosten und schnellen Laden dieser Modelle verwendet. Speed-Hosting Wir empfehlen Pakete.
Gemini Nano läuft auf modernen Android-Geräten mit AICore-Unterstützung und ausreichender NPU-Leistung (Neural Processing Unit). Geräte wie die Google Pixel 8 -Serie und die Samsung S24-Serie sind die ersten Beispiele, die diese Technologie nativ unterstützen.
Ihre trainierten Modelle (.tflite, .onnx) können als statische Dateien bereitgestellt werden. Für Modellversionierung, Synchronisierung von Benutzerdaten und schwere Verarbeitung ist jedoch eine GPU-fähig VDS-Server Mieten ist der professionellste Ansatz.