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!
文章目录
- 背景
- 什么是Modelground?
- 什么是Mediapipe?
- 目标读者
- 总结
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!