Qualcomm AI Hub - ai tOOler
メニュー 閉じる
Qualcomm AI Hub
☆☆☆☆☆
大規模言語モデル (23)

Qualcomm AI Hub

完全に最適化され、使用する準備が整ったAIモデルを取得してください。.

ツール情報

Qualcomm AI Hubは、すぐに使用できる最高のAIモデルにアクセスするためのプラットフォームです。.

このプラットフォームは、人工知能に興味のある人にとっての宝の山のようなものです。Qualcommによって徹底的にテストされ、検証されたさまざまな完全に最適化されたAIモデルを提供しています。これらのモデルは、CPU、GPU、およびNPUアクセラレーションに対応したQualcommのAIエンジンの力を活用するように特別に設計されています。.

高解像度の画像インペインティング、リアルタイムの物体検出、または画像ノイズの低減に取り組むプロジェクトを探している場合でも、Qualcomm AI Hubがサポートします。また、人間の体のポーズを推定したり、音声をクリアにするためのクリーンアップモデルなど、より専門的なタスクのモデルも探索できます。これらのモデルの柔軟性により、デバイスに直接展開でき、さまざまなプラットフォームやデバイスでアクセス可能です。.

たとえば、SnapdragonモバイルプラットフォームやSamsungやXiaomiなどの人気ブランドのデバイスを使用している場合、ラッキーです!これらのAIモデルはスムーズに統合されるように設計されており、簡単に始めることができます。このプラットフォームは、TensorFlow LiteやQualcomm AI Engine Directなどのツールを活用して、Androidデバイスへの展開もサポートしています。.

ハブには、Segment Anything Model、Stable Diffusion、Whisper Base、TrOCR、MediaPipe Face Detectionなど、印象的なモデルのセレクションがあります。これらのモデルはそれぞれ独自の機能を持っており、高品質のセグメンテーションマスクを生成したり、テキストプロンプトから詳細な画像を作成したり、自動音声および光学文字認識を提供したりします。多くのオプションが手元にあることで、Qualcomm AI HubはあなたのAIプロジェクトを魅力的かつ効率的に実現する力を与えます!

利点と欠点

利点

  • 直接SDK利用可能
  • TrOCRモデルのアクセシビリティ
  • テキストプロンプトで動作
  • 手書きテキスト認識
  • 高解像度の画像インペインティング
  • 高品質のセグメンテーションマスク
  • 自動音声認識
  • 幅広いアプリケーション
  • 人間の体のポーズ推定
  • リアルタイムMediaPipe顔検出
  • リアルタイムの顔の特徴位置特定
  • Yolo-v7によるリアルタイム物体検出
  • Segment-Anything-Modelの利用可能性
  • TransformerベースのTrOCRモデル
  • Whisper-Baseモデルへのアクセス
  • TensorFlow Liteを利用
  • 画像ノイズ低減サポート
  • 言語タスクのためのBaichuan-7B
  • 簡単に展開可能なモデル
  • 画像生成のためのStable-Diffusion
  • Snapdragonモバイルプラットフォームをサポート
  • エッジ
  • サポートされているさまざまなSnapdragonプラットフォーム
  • CPUをサポート
  • Samsungをサポート
  • Xiaomiデバイス
  • NPU
  • 多言語Whisper-Baseモデル
  • 顔検出機能
  • 光学文字認識
  • モバイル最適化
  • 展開準備が整ったモデル
  • マスク生成のためのSegment-Anything-Model
  • 幅広いサポートデバイス
  • 大規模言語モデルへのアクセス
  • ホストされたQualcommデバイスが利用可能
  • 多くのデバイスと互換性がある
  • デモ提供
  • 音声ノイズ除去機能
  • 言語ベンチマークでの最先端のパフォーマンス
  • リアルタイムオブジェクト検出
  • 最適化されたハードウェアアクセラレーション
  • Androidデバイスへの展開
  • GPU
  • オンデバイスソリューションに特化
  • 関連するコミュニティサポート
  • 最先端のStable-Diffusionモデル

欠点

  • iOSでは使用できません
  • プラットフォームに対するサポートが限られている
  • デバイスのサポートが限られています
  • Qualcommデバイスでのみ動作
  • TensorFlow Liteのみを使用
  • 特定のプラットフォームに最適化されている
  • 互換性の問題がある可能性があります
  • Snapdragonデバイスに依存