Konkluzioni i LiteRT me metadata

Konkludimi i modeleve me metadata mund të jetë po aq i lehtë sa vetëm disa rreshta kodi. Metadatat e LiteRT përmbajnë një përshkrim të pasur të asaj që modeli bën dhe si të përdoret modeli. Mund të fuqizojë gjeneruesit e kodit që të gjenerojnë automatikisht kodin e konkluzionit për ju, si p.sh. përdorimi i veçorisë Android Studio ML Binding ose gjeneratori i kodit Android LiteRT . Mund të përdoret gjithashtu për të konfiguruar tubacionin tuaj të konkluzionit me porosi.

Mjetet dhe bibliotekat

LiteRT ofron shumëllojshmëri mjetesh dhe bibliotekash për të shërbyer nivele të ndryshme të kërkesave të vendosjes si më poshtë:

Gjeneroni ndërfaqen e modelit me gjeneruesit e kodit Android

Ekzistojnë dy mënyra për të gjeneruar automatikisht kodin e nevojshëm të mbështjellësit të Android për modelin LiteRT me metadata:

  1. Android Studio ML Model Binding është vegla e disponueshme brenda Android Studio për të importuar modelin LiteRT përmes një ndërfaqe grafike. Android Studio do të konfigurojë automatikisht cilësimet për projektin dhe do të gjenerojë klasa mbështjellëse bazuar në meta të dhënat e modelit.

  2. LiteRT Code Generator është një ekzekutues që gjeneron ndërfaqen e modelit automatikisht bazuar në meta të dhënat. Aktualisht mbështet Android me Java. Kodi i mbështjellësit heq nevojën për të bashkëvepruar drejtpërdrejt me ByteBuffer . Në vend të kësaj, zhvilluesit mund të ndërveprojnë me modelin LiteRT me objekte të shtypura si Bitmap dhe Rect . Përdoruesit e Android Studio mund të kenë gjithashtu akses në veçorinë e kodegjenit përmes Android Studio ML Binding .

Ndërtoni tubacione konkluzionesh të personalizuara me Bibliotekën e Mbështetjes LiteRT

LiteRT Support Library është një bibliotekë ndër-platformë që ndihmon në personalizimin e ndërfaqes së modelit dhe ndërtimin e tubacioneve të konkluzioneve. Ai përmban lloje të ndryshme të metodave të përdorimit dhe strukturave të të dhënave për të kryer përpunimin para/pas dhe konvertimin e të dhënave. Ai është projektuar gjithashtu që të përputhet me sjelljen e moduleve TensorFlow, të tilla si TF.Image dhe TF.Text, duke siguruar qëndrueshmëri nga trajnimi në konkluzion.

Eksploroni modele të paratrajnuara me meta të dhëna

Shfletoni Kaggle Models për të shkarkuar modele të paratrajnuara me meta të dhëna si për detyrat e shikimit ashtu edhe për ato me tekst. Shihni gjithashtu opsione të ndryshme të vizualizimit të meta të dhënave .

LiteRT Mbështet depo GitHub

Vizitoni repon e LiteRT Support GitHub për më shumë shembuj dhe kodin burimor.