Des outils d'IA hors ligne sont disponibles pour déployer et exécuter des modèles d'IA sans connexion Internet. Voici cinq options : TensorFlow LiteCore MLScikit-learnPyTorch MobileONNX Runtime
Outils d'intelligence artificielle hors ligne
Les outils d'intelligence artificielle (IA) ont été utilisés dans diverses applications, de l'image reconnaissance au traitement du langage naturel. Cependant, tous les outils d’IA ne sont pas disponibles en ligne. Pour les situations où vous devez accéder à des outils d'IA hors ligne, voici quelques options :
1. TensorFlow Lite
TensorFlow Lite est un framework d'apprentissage automatique léger développé par Google, conçu pour les mobiles. et la conception de dispositifs embarqués. Il vous permet de déployer et d'exécuter des modèles d'IA sans connexion Internet.
2. Core ML
Core ML est un framework d'apprentissage automatique développé par Apple et est disponible pour les appareils iOS et macOS. Il fournit un ensemble de modèles pré-entraînés et une API pour créer et déployer vos propres modèles, même lorsque vous êtes hors ligne.
3. Scikit-learn
Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire en Python. Il fournit des implémentations de divers algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour former et déployer des modèles sans nécessiter de connexion Internet.
4. PyTorch Mobile
PyTorch Mobile est la version mobile du framework PyTorch pour le déploiement de modèles d'apprentissage en profondeur. Il vous permet de créer et de déployer des modèles d'IA afin qu'ils puissent s'exécuter hors ligne sur des appareils mobiles.
5. ONNX Runtime
ONNX Runtime est un runtime open source permettant de déployer des modèles d'IA entraînés sur plusieurs plates-formes. Il prend en charge divers frameworks d'IA, notamment TensorFlow, PyTorch et MXNet, et vous permet d'exécuter des modèles sans connexion Internet.
Ces outils d'IA hors ligne sont idéaux pour les applications qui doivent accéder aux fonctionnalités d'IA sans connexion Internet. Ils vous permettent de déployer des modèles d'apprentissage automatique pour des tâches allant de la reconnaissance d'images au traitement du langage naturel, en passant par la reconnaissance vocale, etc.
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