क्या आप अपने ऐप में चेहरा पहचान, वॉयस असिस्टेंट या स्मार्ट सुझाव जोड़ना चाहते हैं, लेकिन शुरुआत नहीं जानते? ML मॉडल्स के लिए सर्वर इंफ्रास्ट्रक्चर, मोबाइल प्रोसेसर के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन और एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए डेटा पाइपलाइन की आवश्यकता होती है। हम AI/ML को मोबाइल उत्पादों में एकीकृत करते हैं: त्वरित प्रतिक्रिया के लिए ऑन-डिवाइस इंफ़्रेंस और जटिल कार्यों के लिए क्लाउड मॉडल।
AI/ML मोबाइल ऐप विकसित करना एक ऐसा उत्पाद बनाना है जो उपयोगकर्ता के डेटा से सीखता है और प्रत्येक इंटरैक्शन के साथ स्मार्ट बनता है। न्यूरल नेटवर्क, कंप्यूटर विजन, NLP और सुझाव प्रणाली — iOS और Android पर काम करने वाले ML समाधान जिन्हें हम प्रदर्शन में कमी के बिना एकीकृत करते हैं।
डिवाइस पर न्यूरल नेटवर्क — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit। मॉडल सर्वर पर डेटा भेजे बिना फोन पर काम करते हैं, ऑफ़लाइन त्वरित प्रतिक्रिया के साथ।
कंप्यूटर विजन (CV) — वस्तुओं, चेहरों, टेक्स्ट और दस्तावेज़ों की पहचान। कैमरा स्कैनर और एआर मास्क के लिए एक इनपुट इंटरफ़ेस बन जाता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) — LLM-आधारित चैटबॉट, वॉयस असिस्टेंट, भावना विश्लेषण और टेक्स्ट सारांश।
सुझाव प्रणाली — उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर व्यक्तिगत फ़ीड और उत्पाद सुझाव।
iOS · Android · AI · ML
मशीन लर्निंग इंटरैक्शन के नए परिदृश्य खोलता है। हम AI को इस तरह एकीकृत करते हैं कि उपयोगकर्ता को जादू महसूस हो, न कि विलंबता।
वस्तुओं, चेहरों, टेक्स्ट (OCR), बारकोड की पहचान। ऑन-डिवाइस इंफ़्रेंस के लिए ML Kit, Core ML और TensorFlow Lite — कैमरा ऑफ़लाइन स्कैनर की तरह काम करता है।
LLM-आधारित चैटबॉट, भावना विश्लेषण, अर्थपूर्ण खोज। हम OpenAI API, Google NLU और कस्टम फ़ाइन-ट्यून्ड मॉडल को एकीकृत करते हैं।
उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर सामग्री का वैयक्तिकरण। सहयोगी और सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग के हाइब्रिड मॉडल रूपांतरण को 20-40% तक बढ़ाते हैं।
डिवाइस चिप पर मॉडल — iPhone में न्यूरल इंजन, Android में NPU। क्वांटाइज़ेशन एक न्यूरल नेटवर्क को सटीकता खोए बिना 5-10 MB में समेट देता है।
मोबाइल ऐप में AI सिर्फ एक फैशनेबल चलन नहीं है, बल्कि एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है। उपयोगकर्ता वैयक्तिकरण के अभ्यस्त हो जाते हैं और उन ऐप्स पर वापस नहीं आते हैं जो उनके अनुकूल नहीं होते हैं।
मोबाइल ऐप में ML को एकीकृत करना एक जटिल इंजीनियरिंग कार्य है। हम इष्टतम आर्किटेक्चर चुनते हैं: गति के लिए ऑन-डिवाइस, जटिलता के लिए क्लाउड-आधारित।
ऑन-डिवाइस ML (TensorFlow Lite, Core ML) — बिना सर्वर पर डेटा भेजे फोन पर मॉडल। त्वरित प्रतिक्रिया और पूर्ण गोपनीयता।
मोबाइल प्रोसेसर के लिए अनुकूलन — क्वांटाइज़ेशन FP16→INT8, 5–10 MB तक संपीड़न, पिछली पीढ़ी के उपकरणों पर 30+ FPS।
मॉडलों का A/B परीक्षण — सटीकता और विलंबता की तुलना के साथ समानांतर में ML मॉडल के कई संस्करण चलाना।
क्लाउड ML सेवाएँ — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker। हाइब्रिड आर्किटेक्चर: गति के लिए ऑन-डिवाइस, विश्लेषण की गहराई के लिए क्लाउड।
ML इंफ्रास्ट्रक्चर — संग्रह से बहाव की निगरानी तक डेटा पाइपलाइन। स्वचालित पुनर्प्रशिक्षण और वर्शनिंग के साथ MLOps।
डेटा संग्रह और लेबलिंग — अनामीकरण और प्रशिक्षण की तैयारी के साथ ऐप से प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने के लिए पाइपलाइन।
AI मॉडल्स को एक शक्तिशाली बैकएंड की आवश्यकता होती है। हम ML इंफ़्रेंस समर्थन के साथ सर्वर भाग विकसित करते हैं और मॉडल को ऐप से संवाद करने के लिए REST/GraphQL API जोड़ते हैं। किसी भी पैमाने पर AI के लिए तैयार इंफ्रास्ट्रक्चर।
AI ऐप ऑर्डर करने का मतलब एक ऐसा उत्पाद प्राप्त करना है जहाँ ML एक सजावटी कार्य नहीं है, बल्कि उपयोगकर्ता के लिए मूल्य का एक प्रमुख चालक है।
डेटा पाइपलाइन, मॉडल प्रशिक्षण और परिनियोजन। मीट्रिक मॉनिटरिंग और स्वचालित पुनर्प्रशिक्षण के साथ MLOps।
समानांतर में ML मॉडल के कई संस्करण चलाना, सटीकता और व्यावसायिक मेट्रिक्स की तुलना के साथ।
INT8 के लिए क्वांटाइज़ेशन, प्रूनिंग, न्यूरल इंजन और NPU के माध्यम से हार्डवेयर त्वरण। बिना ओवरहीटिंग या बैटरी खत्म हुए।
मोबाइल ऐप में AI कोई ब्लैक बॉक्स नहीं है। यह एक इंजीनियरिंग प्रणाली है जो तेज़, सटीक और अनुमानित होनी चाहिए। हम बिल्कुल ऐसी ही प्रणालियाँ बनाते हैं।
VKontakte
Gmail
