TensorFlow Lite est disponible dans l'environnement d'exécution des services Google Play pour tous les appareils Android exécutant la version actuelle des services Play. Cet environnement d'exécution vous permet d'exécuter des modèles de machine learning (ML) sans regrouper de manière statique les bibliothèques TensorFlow Lite dans votre application.
L'API des services Google Play vous permet de réduire la taille de vos applications et d'améliorer les performances de la dernière version stable des bibliothèques. Nous vous recommandons d'utiliser TensorFlow Lite dans les services Google Play sur Android pour utiliser TensorFlow Lite.
Si vous utilisez déjà la version autonome de TensorFlow Lite dans votre application, consultez la section Migrer depuis la version autonome de TensorFlow Lite pour mettre à jour une application existante afin qu'elle utilise l'environnement d'exécution des services Play. Pour en savoir plus sur les services Google Play, consultez le site Web des services Google Play.
Utiliser l'environnement d'exécution des services Play
Les services TensorFlow Lite dans Google Play sont disponibles via les API de langage de programmation suivantes:
- API Java (voir le guide)
- API C - voir le guide
Limites
TensorFlow Lite dans les services Google Play présente les limites suivantes:
- La prise en charge des délégués d'accélération matérielle est limitée aux délégués listés dans la section Accélération matérielle. Aucun autre délégué d'accélération n'est accepté.
- Les API TensorFlow Lite expérimentales ou obsolètes ne sont pas compatibles, y compris les opérations personnalisées.
Assistance et commentaires
Vous pouvez envoyer vos commentaires et obtenir de l'aide via l'outil de suivi des problèmes de TensorFlow. Veuillez signaler tout problème et toute demande d'assistance à l'aide du modèle de problème pour TensorFlow Lite dans les services Google Play.
Conditions d'utilisation
L'utilisation de TensorFlow Lite dans les API des services Google Play est soumise aux Conditions d'utilisation des API Google.
Confidentialité et collecte des données
Lorsque vous utilisez TensorFlow Lite dans les API des services Google Play, le traitement des données d'entrée, telles que les images, les vidéos et le texte, s'effectue entièrement sur l'appareil. Par ailleurs, TensorFlow Lite dans les API des services Google Play n'envoie pas ces données aux serveurs Google. Par conséquent, vous pouvez utiliser nos API pour traiter les données qui ne doivent pas quitter l'appareil.
TensorFlow Lite dans les API des services Google Play peut contacter les serveurs Google de temps en temps pour recevoir des éléments tels que les corrections de bugs, la mise à jour des modèles et des informations sur la compatibilité de l'accélérateur matériel. TensorFlow Lite dans les API des services Google Play envoie également à Google des métriques sur les performances et l'utilisation des API de votre application. Google utilise ces données de métriques pour mesurer les performances, déboguer, gérer et améliorer les API, et détecter les utilisations abusives, comme décrit plus en détail dans nos Règles de confidentialité.
Vous êtes tenu d'informer les utilisateurs de votre application du traitement par Google de TensorFlow Lite dans les données de métriques des API des services Google Play, conformément à la loi applicable.
Les données que nous recueillons incluent les éléments suivants:
- Informations sur l'appareil (telles que le fabricant, le modèle, la version de l'OS et le build) et les accélérateurs matériels de ML disponibles (GPU et DSP). Utilisé pour les diagnostics et les analyses d'utilisation.
- Identifiant de l'appareil utilisé à des fins de diagnostic et d'analyse de l'utilisation.
- Informations sur l'application (nom du package, version de l'application) Utilisé pour les diagnostics et les analyses d'utilisation.
- Configuration de l'API (les délégués utilisés, par exemple). Utilisé pour les diagnostics et les analyses de l'utilisation.
- Type d'événement (par exemple, création d'un interprète, inférence). Utilisé pour les diagnostics et les analyses d'utilisation.
- Codes d'erreur Utilisé pour les diagnostics.
- Les métriques de performances. Utilisé pour les diagnostics.