Março de 2024 Leia as atualizações da nova versão, execute LLMs no dispositivo com a API MediaPipe LLM Inference (experimental), saiba como o ML pode reduzir custos operacionais e muito mais.
| | O que há de novo no TensorFlow 2.16 |
| | As atualizações incluem Clang como compilador padrão para construir rodas de CPU TensorFlow no Windows, Keras 3 como versão padrão, suporte para Python 3.12 e muito mais! |
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| |  | | O Google I/O está de volta! | | Junte-se a nós on-line no dia 14 de maio para descobrir, inovar e desbloquear novas possibilidades com IA e todas as ferramentas de desenvolvedor mais recentes do Google. | |
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|  | | Como a Tokopedia reduziu custos operacionais usando ML para verificação de identidade | | A equipe da Tokopedia decidiu usar a biblioteca Face Detection do MediaPipe e TensorFlow.js para detectar o rosto de um usuário com seis pontos-chave durante o processo de integração do vendedor. | |
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|  | | Execute modelos de linguagem grandes no dispositivo com MediaPipe e TensorFlow Lite | | A nova API experimental de inferência do MediaPipe LLM inclui otimizações de desempenho, como quantização, armazenamento em cache e compartilhamento de peso para executar LLMs na Web, Android e iOS com baixa latência. | |
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|  | | Aprenda ML aplicado com KerasNLP e KerasCV | | Assista a novos vídeos que explicam como usar as bibliotecas KerasNLP e KerasCV para aplicativos, incluindo: | | | | Aumento de dados de imagem |
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|  | | Torne os conjuntos de dados mais fáceis de encontrar e usar com o Croissant | | Use o TensorFlow Datasets CrossaintBuilder para definir metadados do Croissant, um formato que se baseia na estrutura do schema.org e combina descrições de arquivos de recursos, estrutura de dados e semântica de ML padrão em um único arquivo. | |
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