9 月 14 日，在上海举行的 谷歌开发者大会 上，谷歌开源 ML 团队的成员将登台介绍我们 不断发展 的生态系统，我们很高兴在这里与大家分享。
MediaPipe Studio
我们认识到创建和生产定制的设备上 ML 解决方案可能具有挑战性，因此我们正在重新思考您如何通过利用易于使用的抽象 API 和无代码 GUI 来开发它们。我们很高兴让您一睹 MediaPipe Studio，我们的低代码和无代码解决方案，它可以让您从数据到建模到在 Android 或 iOS 上部署，并提供本机代码集成库，使您能够轻松构建 ML 驱动的应用程序。
TensorFlow Lite 在 Google Play 服务中的通用可用性
我们最近推出了 TensorFlow Lite 在 Google Play 服务中的通用可用性。借助此功能，TensorFlow Lite 运行时将由 Google Play 服务自动管理和更新，这意味着您不再需要将其作为应用程序的一部分进行交付。您的应用程序变得更小，并且您可以在后台获得定期更新，因此您的用户将始终拥有最新版本。这对您作为应用程序开发人员来说很好，因为您的用户将自动获得框架的更新和错误修复，减少了您为他们提供这些更新的负担。此外，TensorFlow Lite 在 Google Play 服务中已投入生产，每天运行超过 1000 亿次推断。
Tensor 项目
在 Google，我们正在创建一流的 ML 工具家族，涵盖所有硬件和设备类型。由于我们致力于构建适合目的的工具，从尖端研究到久经考验的行星级部署，我们正在分享我们对未来开放 ML 生态系统的愿景：Tensor 项目。
Tensor 项目是 ML 技术和平台的生态系统，它将 Google 的 ML 工具整合在一起，并协调我们世界一流的工程和研究团队的努力。它为研究人员、开发人员、MLOps 和业务团队创造了一个空间，并承诺持续创新和支持，使他们能够构建负责任和尖端的 ML，从新模型开发到任何数据中心或任何设备上的规模化生产 ML。
这些工具，如 TensorFlow、Keras、JAX 和 MediaPipe Studio，将独立运行良好，彼此协同工作，或与其他行业领先的工具和标准协同工作。我们希望为您提供充分的灵活性和选择，为您的所有 ML 用例构建强大而高性能的基础设施。这仅仅是开始。随着 ML 的不断发展，Tensor 项目也将不断发展壮大。请在此处观看摘要视频
