Março de 2024

Leia as atualizações da nova versão, execute LLMs em dispositivos com a API de Inferência LLM da MediaPipe (experimental), aprenda como o aprendizado de máquina pode reduzir custos operacionais e muito mais.

O que há de novo no TensorFlow 2.16 As atualizações incluem o Clang como compilador padrão para criar pacotes TensorFlow para CPU no Windows, o Keras 3 como versão padrão, suporte para Python 3.12 e muito mais! Leia o blog O Google I/O está de volta! Participe conosco online no dia 14 de maio para descobrir, inovar e desbloquear novas possibilidades com IA e todas as ferramentas de desenvolvedor mais recentes do Google. Inscreva-se agora Como a Tokopedia reduziu custos operacionais usando aprendizado de máquina para verificação de identidade A equipe da Tokopedia decidiu usar o MediaPipe e a biblioteca de Detecção Facial do TensorFlow.js para detectar o rosto do usuário com base em seis pontos-chave durante o processo de integração do vendedor. Leia o blog Execute modelos de linguagem complexos no dispositivo com MediaPipe e TensorFlow Lite. A nova API experimental de inferência LLM do MediaPipe inclui otimizações de desempenho, como quantização, armazenamento em cache e compartilhamento de pesos, para executar LLMs na Web, Android e iOS com baixa latência. Leia o blog Aprenda aprendizado de máquina aplicado com KerasNLP e KerasCV. Assista a novos vídeos explicando como usar as bibliotecas KerasNLP e KerasCV para aplicações como: • Detecção de objetos • Aumento de dados de imagem • Geração de texto • Classificação de texto Veja a visão geral Facilite a localização e o uso de conjuntos de dados com o Croissant. Use o TensorFlow Datasets CrossaintBuilder para definir metadados Croissant, um formato que se baseia na estrutura do schema.org e combina descrições de arquivos de recursos, estrutura de dados e semântica ML padrão em um único arquivo. Leia o blog Mantenha-se conectado