移动端AI与ML应用开发：基于iOS和Android

35

第

3

章

ML Kit 简介

在本书的前两章中，你了解了机器学习和深度学习的基础知识，并用所学知识构建了一

些基本模型。在本书的其余部分，你将“换挡”并探索如何在移动设备上实现模型。

Google 的 ML Kit（机器学习套件）是一个强大的工具包，可让你实现预存在的模型（又

名交钥匙场景）以及自定义模型。在本章中，你将探索如何使用 ML Kit 在自己的设备上

运行 Android 或 iOS 模型。该模型保留在设备上，为你的用户提供速度和隐私优势。

我强烈建议详细阅读本章，特别是如果你不太熟悉如何为 Android 和 iOS 实现

附加库。我会在这里详细介绍它，后续章节都将参考本章。

可以使用 ML Kit 的主要场景有以下三种：

·

完整的解决方案，其中模型已存在于 ML Kit 中以实现你的需求。

·

使用通用模型进行特定任务的快速原型设计。例如，如果你想构建一个视觉应用程

序，还没有满足你需求的模型，但想确定你的设备是否可行。

·

使用自定义模型构建应用程序，就像我们在第 2 章中探讨的那样。

在本章中，我将探讨一些整体解决方案，以便你了解如何在应用程序中使用 ML 模型快

速启动和运行。在随后的章节中，我们将探讨如何在构建和实现自定义模型之前，首先

使用 ML Kit 对视觉和自然语言处理（NLP）场景进行原型设计。

我认为动手实践比讨论大量背景信息更容易，所以让我们直接进入并探索如何使用 ML

Kit 构建一些应用程序，从 Android 和 iOS 上的人脸检测应用程序开始。

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