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Bring multimodal semantic search to the edge with EmbeddingGemma 2- Google Developers Blog
Google Developers · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Google DeepMind released EmbeddingGemma 2, a 740M parameter multimodal embedding model that maps text, images, video, and audio into unified vectors for on-device search.
- Warum es zählt
- Android and cross-platform developers building privacy-first local search, media retrieval, or semantic applications where latency and memory efficiency matter on edge devices.
- Achtung
- Model requires 191MB to 567MB RAM depending on modality; performance varies across devices; availability on Android through ML Kit still coming in coming weeks.
Den vollständigen Artikel lesen
- embedding
- edge
Wer das auch hatte
- EmbeddingGemma 2: The Developer Guide- Google Developers BlogGoogle Developers
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