谷歌ai安卓版下載(Google AI Edge Gallery) v1.0.3 免費(fèi)版

Google推出了一個(gè)名為Google Al Edge Gallery 的 App，目前在Android設(shè)備上可以通過apk包的方式下載使用，未來也會推出iOS版本。Google AI Edge Gallery 為用戶提供查找、下載和運(yùn)行兼容模型的功能，這些模型能夠生成圖像、回答問題、編寫和編輯代碼等！

谷歌ai app介紹

谷歌于上周正式推出了 AI Edge Gallery 開源平臺，使開發(fā)者能夠直接在 Android 設(shè)備上運(yùn)行先進(jìn)的 AI 模型。

借助谷歌的新開源應(yīng)用，開發(fā)人員可以直接在 Android 設(shè)備上獲得私密、低延遲的 Hugging Face AI。

這款實(shí)驗(yàn)性應(yīng)用程序基于 Apache 2.0 許可證發(fā)布，托管在 GitHub 上，利用了谷歌的 AI Edge 平臺，能夠在無需依賴云連接的情況下提供機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和生成式 AI（GenAI）功能。該平臺面向企業(yè)級開發(fā)者，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)隱私和低延遲，為構(gòu)建安全高效的應(yīng)用程序提供了強(qiáng)大工具。

谷歌ai app功能

本地運(yùn)行，完全離線：無需網(wǎng)絡(luò)連接即可體驗(yàn)GenAl的神奇之處。所有處理都直接在您的設(shè)備上進(jìn)行。

選擇您的模型：輕松在 Hugging Face 的不同模型之間切換并比較它們的性能。

圖像問答：上傳圖片并提出相關(guān)問題。獲取描述、解決問題或識別物體。

Prompt Lab：總結(jié)、重寫、生成代碼或使用自由形式的提示來探索單轉(zhuǎn)LM用例。Al聊天：進(jìn)行多輪對話。

性能洞察：實(shí)時(shí)基準(zhǔn)（TTFT、解碼速度、延遲）。

自帶模型：測試您本地的LiteRT.task模型。

開發(fā)者資源：模型卡和源代碼的快速鏈接。

谷歌ai app亮點(diǎn)

AI Edge Gallery 是 Google 打造的、專注于邊緣AI的模型倉庫與部署樞紐。其目標(biāo)是解決開發(fā)者在將 AI 模型集成到移動(dòng)端、IoT 設(shè)備、嵌入式系統(tǒng)等資源受限邊緣設(shè)備中時(shí)，普遍面臨的三大挑戰(zhàn)：

模型適配難： 從云端“大模型”瘦身為本地模型，需要量化、剪枝和編譯等復(fù)雜優(yōu)化步驟；

離線執(zhí)行需求強(qiáng)： 工業(yè)檢測、隱私保護(hù)、實(shí)時(shí)響應(yīng)等場景要求模型脫離網(wǎng)絡(luò)也能穩(wěn)定運(yùn)行；

跨平臺適配復(fù)雜： 不同設(shè)備（Android、iOS、嵌入式）對推理框架（如 TFLite、CoreML、ONNX）要求不同，遷移工作繁重。

谷歌ai app如何開始使用？

開發(fā)者可通過以下步驟快速體驗(yàn) AI Edge Gallery：

1、在 Android 手機(jī)上啟用開發(fā)者模式（設(shè)置 > 關(guān)于手機(jī) > 連續(xù)點(diǎn)擊“版本號”七次）；

2、從 GitHub 下載最新版本 APK（v1.0.3）；

3、使用 ADB 命令安裝：

adb install -t ai-edge-gallery.apk

或在文件管理器中啟用“未知來源”后手動(dòng)安裝。

需要注意的是，該應(yīng)用目前處于 Alpha 實(shí)驗(yàn)階段，可能存在不穩(wěn)定情況，iOS 版本也正在開發(fā)中。

谷歌ai app應(yīng)用場景

AI Edge Gallery 特別適用于需要本地處理敏感數(shù)據(jù)的行業(yè)，如醫(yī)療與金融，幫助企業(yè)通過本地存儲實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合規(guī)。其離線能力支持現(xiàn)場應(yīng)用場景，如設(shè)備診斷，而 MediaPipe 的集成則有助于零售和制造領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)部署。Function Calling 庫還支持自動(dòng)化功能，包括語音驅(qū)動(dòng)的表單填寫和文檔摘要。

KPMG 印度合伙人兼國家行業(yè)主管 Abhishek Ks Gupta 表示，像谷歌 Edge Gallery 這樣的設(shè)備端 AI 是“在隱私和安全領(lǐng)域的一次革命性轉(zhuǎn)變，因?yàn)樗鼘��?shù)據(jù)留存在本地”。他補(bǔ)充說：“對于特定數(shù)據(jù)而言，它本質(zhì)上更加安全，但也對安全防護(hù)提出了新的要求——必須保護(hù)設(shè)備群和模型本身。”

AI Edge Gallery 的性能取決于硬件。例如，Pixel 8 Pro 能夠順暢運(yùn)行更大的模型，而中端設(shè)備可能會遇到更高的延遲。QKS Group 分析師 Abhishek Anant Garg 表示：“挑戰(zhàn)在于將模型的復(fù)雜性與移動(dòng)硬件的實(shí)際情況協(xié)調(diào)一致：開發(fā)者必須成為效率的大師，而不僅僅是云資源的調(diào)度員。”

他還補(bǔ)充說，設(shè)備端生成式 AI 的瓶頸不僅是技術(shù)性的，更是概念性的。“設(shè)備端生成式 AI 正面臨與早期移動(dòng)計(jì)算相同的障礙——試圖將桌面計(jì)算范式壓縮到手持設(shè)備形態(tài)中，”他說。“當(dāng)前那些需要數(shù) GB 模型權(quán)重和持續(xù)高算力（TOPS）的方案，根本與移動(dòng)現(xiàn)實(shí)不符。我們需要從零開始構(gòu)建適用于間歇性、低功耗、具備上下文感知能力的 AI 架構(gòu)，而不是將以云為中心的模型簡單縮小。”