Questa pagina fornisce un percorso per gli utenti che vogliono addestrare modelli in JAX ed eseguirne il deployment su dispositivi mobili per l'inferenza (esempio Colab.
I metodi in questa guida producono un elemento tflite_model
che può essere utilizzato direttamente
con l'esempio di codice dell'interprete TFLite o salvato in un file TFLite FlatBuffer.
Prerequisito
Ti consigliamo di provare questa funzionalità con il più recente pacchetto Python notturno TensorFlow.
pip install tf-nightly --upgrade
Utilizzeremo la libreria Orbax Export per esportare i modelli JAX. Assicurati che la tua versione JAX sia almeno 0.4.20 o successiva.
pip install jax --upgrade
pip install orbax-export --upgrade
Converti i modelli JAX in TensorFlow Lite
Usiamo TensorFlow SavedModel come formato intermedio tra JAX e TensorFlow Lite. Una volta creato un modello SaveModel, è possibile utilizzare le API TensorFlow Lite esistenti per completare il processo di conversione.
# This code snippet converts a JAX model to TFLite through TF SavedModel.
from orbax.export import ExportManager
from orbax.export import JaxModule
from orbax.export import ServingConfig
import tensorflow as tf
import jax.numpy as jnp
def model_fn(_, x):
return jnp.sin(jnp.cos(x))
jax_module = JaxModule({}, model_fn, input_polymorphic_shape='b, ...')
# Option 1: Simply save the model via `tf.saved_model.save` if no need for pre/post
# processing.
tf.saved_model.save(
jax_module,
'/some/directory',
signatures=jax_module.methods[JaxModule.DEFAULT_METHOD_KEY].get_concrete_function(
tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name="input")
),
options=tf.saved_model.SaveOptions(experimental_custom_gradients=True),
)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('/some/directory')
tflite_model = converter.convert()
# Option 2: Define pre/post processing TF functions (e.g. (de)?tokenize).
serving_config = ServingConfig(
'Serving_default',
# Corresponds to the input signature of `tf_preprocessor`
input_signature=[tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name='input')],
tf_preprocessor=lambda x: x,
tf_postprocessor=lambda out: {'output': out}
)
export_mgr = ExportManager(jax_module, [serving_config])
export_mgr.save('/some/directory')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('/some/directory')
tflite_model = converter.convert()
# Option 3: Convert from TF concrete function directly
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(
[
jax_module.methods[JaxModule.DEFAULT_METHOD_KEY].get_concrete_function(
tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name="input")
)
]
)
tflite_model = converter.convert()
Controlla il modello TFLite convertito
Dopo aver convertito il modello in TFLite, puoi eseguire le API interpreter TFLite per verificare gli output del modello.
# Run the model with TensorFlow Lite
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
interpreter.allocate_tensors() input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], input_data)
interpreter.invoke()
result = interpreter.get_tensor(output_details[0]["index"])