【Modelground】个人AI产品MVP迭代平台（1）——平台简介

本文主要是介绍【Modelground】个人AI产品MVP迭代平台（1）——平台简介，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

背景

这个时代是AI的时代。相信你也能感觉到，最近几年，AI大模型层出不穷， 且迭代速度极快。无论你是哪个行业，都有必要严肃认真地考虑AI会给你的行业带来什么样的机遇或挑战。

AI在自然语言、视频、音频、自动驾驶等领域已经展现出非凡的潜能。但是，AI的应用，目前还是相对局限。大部分人能说出来的无非是chatGPT，一些领域的专家系统，自动驾驶FSD等等。可以发现，要人AI成为某个领域的专家，训练数据、硬件两者都至关重要。而这两者，恰恰基本都被巨头所垄断。个人开发者想要从AI浪潮中分一杯羹，基本只能依赖开源模型、开源数据、预训练模型和免费的云机器。

而本系列教程，正是本人摸索的适合个人开发者探索AI应用场景的保姆级教程，尤其适合前端开发者。

什么是Modelground？

Modelground（模型广场）是探索先进模型落地场景的“实验室”，旨在用技术改善生活。维护者是本人。

目前，Modelground已经集成了部分模型：Mediapipe视频处理、神投手、AI健身计数等。当前，所使用的模型都是基于Mediapipe，后期会考虑集成入其他有意思的模型。

平台地址如下，欢迎体验：https://tryiscool.space

什么是Mediapipe？

MediaPipe 是 Google 开发并开源的一款跨平台多媒体处理框架，它用于构建基于机器学习的应用程序，特别是在计算机视觉、音频处理和姿势估计等领域。MediaPipe 提供了一系列预训练模型和工具，帮助开发者快速构建和部署相关的应用。

以下是 MediaPipe 的一些主要特点：
实时性能：MediaPipe 提供高效的实时处理能力，适用于实时应用程序和流媒体处理。
跨平台支持：支持在多个平台上运行，包括 Android、iOS、Windows 和 Linux 等。
多语言支持：支持 C++、Python、Java、JavaScript 和 Coral 等主流编程语言。
灵活性：可以根据需要自定义和扩展，适用于各种不同的应用场景。
高质量的预训练模型：提供了一系列经过训练的模型，可以直接用于各种计算机视觉和音频处理任务。

MediaPipe 官网地址是 https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/guide，GitHub 开源项目地址是 https://github.com/google/mediapipe。

MediaPipe Studio 还提供了一些模型的在线体验：https://mediapipe-studio.webapps.google.com/home

目标读者

• AI小白、AI创业者
• 程序员（尤其是前端程序员）
• 大学生

总结

我将开启新的系列教程，描述Modelground的架构设计、模型应用、特殊算法和遇到的一些难题。同时，我将采用大致8020的时间分配，分别在开发Modelground和写教程上，一定及时更新！如果有AI场景的建议，请评论或者私信我！

如果你对这个系列的教程感兴趣，记得收藏这个系列教程，感谢！

这篇关于【Modelground】个人AI产品MVP迭代平台（1）——平台简介的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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