React Native ExecuTorch
ExecuTorch es una solución de extremo a extremo que permite capacidades de inferencia en dispositivos para dispositivos móviles y de borde, incluidos dispositivos portátiles, dispositivos integrados y microcontroladores. Es parte del ecosistema PyTorch Edge y permite el despliegue eficiente de varios modelos de PyTorch en dispositivos de borde.
Listado en categorías:
Herramientas de desarrolloCódigo abiertoInteligencia artificial
Descripción
ExecuTorch es una solución integral para habilitar capacidades de inferencia en el dispositivo en dispositivos móviles y de borde, incluidos dispositivos portátiles, dispositivos integrados y microcontroladores. Es parte del ecosistema PyTorch Edge y permite el despliegue eficiente de varios modelos de PyTorch en dispositivos de borde.
Cómo usar React Native ExecuTorch?
Para usar ExecuTorch, los desarrolladores pueden integrarlo en sus aplicaciones de React Native siguiendo la documentación proporcionada, que simplifica el proceso de despliegue y ejecución de modelos de IA en dispositivos móviles y de borde.
Características principales de React Native ExecuTorch:
1️⃣
Ejecución en el dispositivo de modelos de IA
2️⃣
Eliminación de llamadas a API externas para la privacidad de datos
3️⃣
Despliegue rentable sin infraestructura en la nube
4️⃣
Reducción de costos de servidor y minimización de latencia
5️⃣
Integración amigable para desarrolladores con React Native
Por qué podría ser usado React Native ExecuTorch?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Despliegue de modelos de IA en dispositivos móviles para inferencia en tiempo real | ✅ | |
| # 2 | Uso de IA en tecnología portátil para monitoreo de salud | ✅ | |
| # 3 | Implementación de soluciones de IA en sistemas integrados para automatización | ✅ | |
Desarrollado por React Native ExecuTorch?
Software Mansion es un equipo de contribuyentes principales de React Native y expertos en abordar varios desafíos de React Native. Ofrecen soporte para el uso de ExecuTorch y el despliegue de modelos de IA en dispositivos.