Modelos JAX com o TensorFlow Lite

Esta página fornece um caminho para usuários que querem treinar modelos no JAX e implantar em dispositivos móveis para inferência (exemplo do Colab).

Os métodos deste guia produzem um tflite_model que pode ser usado diretamente com o exemplo de código do intérprete do TFLite ou salvo em um arquivo TFLite FlatBuffer.

Pré-requisitos

É recomendável testar esse recurso com o pacote mais recente do TensorFlow em Python noturno.

pip install tf-nightly --upgrade

Usaremos a biblioteca Orbax Export para exportar modelos JAX. Confira se a sua versão do JAX é pelo menos 0.4.20 ou mais recente.

pip install jax --upgrade
pip install orbax-export --upgrade

Converter modelos JAX para o TensorFlow Lite

Usamos o SavedModel do TensorFlow como o formato intermediário entre o JAX e o TensorFlow Lite. Quando você tiver um SavedModel, as APIs do TensorFlow Lite poderão ser usadas para concluir o processo de conversão.

# 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()

Verificar o modelo do TFLite convertido

Depois que o modelo é convertido para o TFLite, é possível executar as APIs do interpretador do TFLite para verificar as saídas dele.

# 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"])