HuggingSpot

The Edge の AI モデル。効率性とプライバシーを確​​保しながらデータ、コンピューティング、CO2 を節約します

HuggingSpot アプリのおかげで、AI モデルをモバイル デバイスに簡単にデプロイできるようになりました。 HuggingFace リポジトリから AI モデルをダウンロードし、デバイス上でシームレスに実行します。 TPU、GPU、CPU など、デバイスに応じてパフォーマンスが自動的に最適化されます。データと計算を節約し、二酸化炭素排出量を削減します。 HuggingSpot を使用すると、効率とプライバシーをすべて 1 か所で実現できます。

主な特徴:

* HuggingFace AI モデルをエッジに展開します。

* グリッドから外れた推論。使用するたびにプライバシーを確​​保します。 AI モデルが携帯電話に取り込まれると、共有データはクラウドに送信されません。

* クラウド上で AI パラメータを設定し、デバイス上で結果を確認します。

* 閾値のローカル調整

* データと計算を節約し、二酸化炭素排出量を削減します。

* モバイル デバイスの能力を最大限に引き出し、効率を最大限に引き出します。各デバイスには異なるハードウェア仕様があり、HuggingSpot は最高のパフォーマンスを実現する最適な構成を見つけます。

要件：

* モデルを TFLite に変換する必要があります

* サポートされている公式の HugginfaceTransformers アーキテクチャ:

* MobileNetV2ForImageClassification

* MobileViTForSemanticSegmentation

* サポートされている非公式アーキテクチャ:

* SSDForObjectDetection

* Yolov8ForObjectDetection

* 私たちのモデルで試してみてください: https://huggingface.co/SpotLab

近日公開予定の機能

* AI モデルは、カメラ フィードだけでなく、撮影またはインポートされた写真からも推論されます。

* 画像、ビデオ、オーディオ、テキスト、会話 LLM に対する AI 推論。