Коллекция из 419 предварительно обученных AI-моделей для компьютерного зрения, обработки речи, NLP и LLM, запускаемых через общий Python CLI с помощью ailia SDK.
2,4 тыс.367PythonOtherОбновлён 3 дня назад
google-ai-edge/mediapipe
Кроссплатформенный фреймворк и готовые ML-решения для запуска моделей компьютерного зрения, аудио и текста на мобильных устройствах, в вебе, на десктопе и IoT.
- Звёзды
- 37,361
- Форки
- 6,194
- Открытые issues
- 331
- Последний коммит
- 8 часов назад
Что это?
MediaPipe — набор инструментов для машинного обучения на устройстве от Google AI Edge. Он включает MediaPipe Tasks — кроссплатформенные API и библиотеки для развертывания предварительно обученных моделей в задачах компьютерного зрения, обработки аудио и текста, — а также MediaPipe Studio для тестирования и бенчмаркинга решений в браузере.
На более низком уровне MediaPipe Framework позволяет разработчикам создавать конвейеры обработки данных в виде графов калькуляторов, обрабатывающих потоки пакетов. Он предназначен для C++, Android и iOS, а проект также поддерживает развертывание на мобильных устройствах, в вебе, на десктопе, на периферии сети и в IoT. Входные данные, например изображения, видео и текст, обрабатываются локально на устройстве.
Проект подойдет разработчикам, которые хотят добавить функции машинного обучения на основе камеры или медиаданных, не отправляя данные на сервер, либо которым нужен настраиваемый потоковый конвейер для обработки медиа в реальном времени.
Ключевые возможности
- 01Предварительно обученные решения для компьютерного зрения, аудио и текста через MediaPipe Tasks.
- 02Кроссплатформенные API для Android, iOS, веба, Python и C++.
- 03Фреймворк на основе графов из калькуляторов и пакетов для потоковых конвейеров.
- 04Инференс на устройстве: входные данные остаются локально.
- 05MediaPipe Studio для тестирования и бенчмаркинга решений в браузере.
Сценарии использования
- Добавление отслеживания лица, рук или позы в реальном времени в мобильное приложение.
- Запуск детекции или классификации объектов на устройстве в веб-странице.
- Создание собственного конвейера обработки видео или аудио для потоковой трансляции.
- Развертывание функций машинного обучения на периферийных или IoT-устройствах, где данные должны оставаться локально.
Быстрый старт
- 1
Выберите руководство по решению, например vision или text, в документации для разработчиков
- 2
Следуйте руководству по настройке для своей платформы, например Python или Android
Что важно знать
- MediaPipe Tasks отправляет Google показатели производительности и использования, а разработчики приложений должны получать согласие пользователей, если этого требуют правила.
Темы
Частые вопросы
- Что такое mediapipe?
- Кроссплатформенный фреймворк и готовые ML-решения для запуска моделей компьютерного зрения, аудио и текста на мобильных устройствах, в вебе, на десктопе и IoT. MediaPipe — набор инструментов для машинного обучения на устройстве от Google AI Edge. Он включает MediaPipe Tasks — кроссплатформенные API и библиотеки для развертывания предварительно обученных моделей в задачах компьютерного зрения, обработки аудио и текста, — а также MediaPipe Studio для тестирования и бенчмаркинга решений в браузере.
- mediapipe можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- mediapipe распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- mediapipe всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в mediapipe — 22 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать mediapipe?
- Добавление отслеживания лица, рук или позы в реальном времени в мобильное приложение. Запуск детекции или классификации объектов на устройстве в веб-странице. Создание собственного конвейера обработки видео или аудио для потоковой трансляции. Развертывание функций машинного обучения на периферийных или IoT-устройствах, где данные должны оставаться локально.
- Как установить mediapipe?
- Выберите руководство по решению, например vision или text, в документации для разработчиков Следуйте руководству по настройке для своей платформы, например Python или Android
- Где скачать mediapipe?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/google-ai-edge/mediapipe
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Стек PyTorch для инференса на устройствах: запуск экспортированных моделей на телефонах, ноутбуках, в браузерах и на микроконтроллерах.
5,1 тыс.1,2 тыс.PythonOtherОбновлён позавчера
Высокопроизводительный фреймворк на C++ для инференса моделей глубокого обучения на мобильных, встраиваемых и настольных устройствах.
24 тыс.4,5 тыс.C++OtherОбновлён позавчера
MNN — лёгкий движок Alibaba для инференса и обучения моделей глубокого обучения на мобильных и встроенных устройствах, включая запуск LLM прямо на устройстве.
16,3 тыс.2,5 тыс.C++Apache-2.0Обновлён вчера
Мобильное приложение Google AI Edge для Android и iOS, позволяющее офлайн запускать open-source LLM и проверять сценарии GenAI прямо на телефоне.
25 тыс.2,8 тыс.KotlinApache-2.0Обновлён позавчера
React Native-обёртка для llama.cpp, позволяющая запускать GGUF-модели на устройствах iOS и Android.
1,1 тыс.132CMITОбновлён 23 часа назад