Bạn muốn thêm nhận diện khuôn mặt, trợ lý giọng nói hoặc đề xuất thông minh vào ứng dụng của mình, nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Các mô hình ML yêu cầu hạ tầng máy chủ, tối ưu hóa cho bộ xử lý di động và đường ống dữ liệu được thiết kế tốt. Chúng tôi tích hợp AI/ML vào các sản phẩm di động: suy luận trên thiết bị để phản hồi tức thì và mô hình đám mây cho các tác vụ phức tạp.
Phát triển ứng dụng di động AI/ML có nghĩa là tạo ra một sản phẩm học hỏi từ dữ liệu người dùng và trở nên thông minh hơn sau mỗi tương tác. Mạng nơ-ron, thị giác máy tính, NLP và hệ thống đề xuất — các giải pháp ML hoạt động trên iOS và Android mà chúng tôi tích hợp mà không làm giảm hiệu suất.
Mạng nơ-ron trên thiết bị — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Các mô hình chạy trên điện thoại mà không gửi dữ liệu đến máy chủ, phản hồi tức thì khi ngoại tuyến.
Thị giác máy tính (CV) — nhận diện đối tượng, khuôn mặt, văn bản và tài liệu. Camera trở thành giao diện đầu vào cho máy quét và mặt nạ AR.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) — chatbot dựa trên LLM, trợ lý giọng nói, phân tích cảm xúc và tóm tắt văn bản.
Hệ thống đề xuất — nguồn cấp dữ liệu được cá nhân hóa và đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi của người dùng.
iOS · Android · AI · ML
Học máy mở ra các kịch bản tương tác mới. Chúng tôi tích hợp AI để người dùng cảm thấy sự kỳ diệu, không phải sự giật lag.
Nhận diện đối tượng, khuôn mặt, văn bản (OCR), mã vạch. ML Kit, Core ML và TensorFlow Lite để suy luận trên thiết bị — camera hoạt động như máy quét ngoại tuyến.
Chatbot dựa trên LLM, phân tích cảm xúc, tìm kiếm ngữ nghĩa. Chúng tôi tích hợp OpenAI API, Google NLU và các mô hình tinh chỉnh tùy chỉnh.
Cá nhân hóa nội dung dựa trên hành vi của người dùng. Các mô hình kết hợp giữa lọc cộng tác và lọc dựa trên nội dung giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 20–40%.
Các mô hình trên chip thiết bị — Neural Engine trong iPhone, NPU trong Android. Lượng tử hóa giúp thu gọn mạng nơ-ron vào 5–10 MB mà không làm giảm độ chính xác.
AI trong ứng dụng di động không chỉ là một xu hướng thời thượng, mà còn là một lợi thế cạnh tranh. Người dùng quen với việc được cá nhân hóa và sẽ không quay lại những ứng dụng không thích ứng với họ.
Tích hợp ML vào ứng dụng di động là một nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp. Chúng tôi chọn kiến trúc tối ưu: trên thiết bị cho tốc độ, dựa trên đám mây cho độ phức tạp.
ML trên thiết bị (TensorFlow Lite, Core ML) — mô hình trên điện thoại mà không gửi dữ liệu đến máy chủ. Phản hồi tức thì và bảo mật hoàn toàn.
Tối ưu hóa cho bộ xử lý di động — lượng tử hóa FP16→INT8, nén xuống 5–10 MB, 30+ FPS trên các thiết bị thế hệ trước.
Kiểm định A/B mô hình — chạy song song nhiều phiên bản mô hình ML với so sánh độ chính xác và độ trễ.
Dịch vụ ML đám mây — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Kiến trúc kết hợp: trên thiết bị cho tốc độ, đám mây cho chiều sâu phân tích.
Hạ tầng ML — đường ống dữ liệu từ thu thập đến giám sát độ trôi. MLOps với khả năng tự động huấn luyện lại và quản lý phiên bản.
Thu thập và gán nhãn dữ liệu — đường ống thu thập dữ liệu huấn luyện từ ứng dụng với ẩn danh hóa và chuẩn bị cho việc huấn luyện.
Các mô hình AI cần một backend mạnh mẽ. Chúng tôi phát triển phần máy chủ với hỗ trợ suy luận ML và kết nối REST/GraphQL API để mô hình giao tiếp với ứng dụng. Hạ tầng sẵn sàng cho AI ở bất kỳ quy mô nào.
Đặt hàng một ứng dụng AI có nghĩa là nhận được một sản phẩm mà ML không phải là một chức năng trang trí, mà là động lực chính tạo ra giá trị cho người dùng.
Đường ống dữ liệu, huấn luyện và triển khai mô hình. MLOps với giám sát chỉ số và tự động huấn luyện lại.
Chạy song song nhiều phiên bản mô hình ML với so sánh độ chính xác và các chỉ số kinh doanh.
Lượng tử hóa xuống INT8, tỉa cành, tăng tốc phần cứng qua Neural Engine và NPU. Không gây nóng máy hay hao pin.
AI trong ứng dụng di động không phải là một chiếc hộp đen. Đó là một hệ thống kỹ thuật phải nhanh, chính xác và có thể dự đoán được. Chúng tôi xây dựng chính xác những hệ thống như vậy.