aoe（ai on edge）是一款由滴滴开源的终端侧ai集成运行时环境（ire）的安卓软件。它以“稳定性、易用性、安全性”为设计原则，致力于帮助开发者将不同框架的深度学习算法轻松部署到终端设备上高效执行。aoe通过抽象推理操作，使得业务只依赖其上层抽象，而无需关心具体推理框架的接入实现，从而大大简化了开发流程。
1. 高效执行：aoe能够高效地在终端设备上执行深度学习算法，提高应用性能。
2. 易于集成：通过抽象推理操作，aoe简化了不同推理框架的接入过程，降低了开发难度。
3. 稳定性强：aoe为android平台开发了独立进程的机制，保证了推理和主进程的稳定性。
4. 开源社区支持：作为滴滴开源的项目，aoe拥有活跃的社区支持，开发者可以获取最新的更新和技术支持。
1. 跨平台支持：aoe目前已在android和ios平台上开源运行时环境sdk，未来还将支持更多平台。
2. 模块化设计：aoe采用模块化设计，开发者可以根据需要添加新的推理框架，而无需修改框架实现。
3. 优化序列化/反序列化：aoe在跨进程通信中优化了序列化/反序列化过程，提高了通信效率。
1. 下载与安装：开发者可以从github上下载aoe的源代码或预编译库，并按照说明进行安装。
2. 集成到项目：将aoe集成到android项目中，通常需要在项目的build.gradle文件中添加依赖项。
3. 配置推理框架：根据所使用的推理框架（如tensorflow lite、pytorch mobile等），进行相应的配置。
4. 开发与调试：使用aoe提供的api进行模型推理的开发与调试，确保算法在终端设备上正确执行。
1. 移动应用：aoe适用于需要在移动设备上执行深度学习算法的应用，如图像识别、语音识别等。
2. 物联网设备：对于资源受限的物联网设备，aoe能够提供高效的ai推理能力。
3. 边缘计算：在边缘计算场景中，aoe能够帮助实现数据的实时处理和分析。
aoe作为一款开源的终端侧ai集成运行时环境软件，为开发者提供了高效、易用、稳定的ai推理解决方案。通过其模块化设计和跨平台支持，开发者可以轻松地将深度学习算法部署到终端设备上，并享受开源社区的技术支持和更新。无论是移动应用、物联网设备还是边缘计算场景，aoe都能够展现出其强大的功能和优势。对于需要实现终端ai推理的开发者来说，aoe无疑是一个值得尝试的选择。
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