使用场景

某移动应用公司使用ZETIC.MLange将AI模型部署到智能手机上，减少了对云服务的依赖。

一家医疗设备制造商利用ZETIC.MLange在设备端实现AI诊断功能，提高了数据处理速度和安全性。

一个物联网设备公司通过ZETIC.MLange在本地设备上运行AI，降低了运营成本并增强了用户体验。

产品特色

模型准备：确保AI模型和数据的保密性。

性能分析：针对所有目标设备优化模型，提高效率，降低延迟。

目标库实现：将模型转换为可部署的移动库。

设备端应用实施：直接在设备上部署，消除服务器依赖和成本。

自动化流水线：简化设备端AI模型的实现过程。

硬件特定优化：确保在不同设备上实现最佳性能。

设备端AI运行库：提供必要的库支持设备端AI的运行。

使用教程

1. 准备AI模型和数据，确保数据的保密性。

2. 使用ZETIC.MLange的性能分析工具对模型进行优化。

3. 将优化后的模型转换为目标设备上的移动库。

4. 在目标设备上部署AI应用，实现设备端AI。

5. 利用ZETIC.MLange提供的自动化流水线简化部署过程。

6. 根据目标设备的硬件特性进行特定优化。

7. 集成设备端AI运行库，确保AI模型的稳定运行。