LiteRT のご紹介 : Google のオンデバイス AI 用の高性能ランタイム(旧称 TensorFlow Lite)です。
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メタデータを使用した LiteRT 推論
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メタデータを使用したモデル の推論は、
わずか数行のコードを記述しました。LiteRT メタデータには、リソースの概要とその説明が
どのように使用するかを学習しました。これにより、コード生成は
自動的に推論コードが生成されます。たとえば、
Studio ML バインディング機能 または LiteRT
Android コード ジェネレータ 。また、
カスタム推論パイプラインを構成します
LiteRT は、さまざまなユースケースに対応できるようにさまざまなツールとライブラリを提供
3 つのティアがあります。
Android コード ジェネレータでモデル インターフェースを生成する
必要な Android ラッパーコードを自動的に生成する方法は 2 つあります。
メタデータを含む LiteRT モデルの場合:
Android Studio ML Model Binding がツールで利用可能に
を使用して、グラフィカル ユーザー インターフェースを介して LiteRT モデルをインポートできます。
行うことができます。Android Studio が自動的に
モデル メタデータに基づいてラッパークラスを生成する。
LiteRT コード生成ツール は、実行可能なファイルです。
メタデータに基づいて自動的にモデル インターフェースを生成します。現在、
Java で Android をサポートします。ラッパーコードを使用すると
ByteBuffer
と直接やり取りします。代わりに、デベロッパーは
Bitmap
や Rect
などの型付きオブジェクトを含む LiteRT モデル。
Android Studio のユーザーは、
Android Studio ML Binding 。
LiteRT サポート ライブラリを使用してカスタム推論パイプラインを構築する
LiteRT サポート ライブラリ : クロス プラットフォーム ライブラリ
モデル インターフェースのカスタマイズと推論パイプラインの構築に役立ちます。これは、
事前/事後を実行するさまざまなユーティリティ メソッドとデータ構造が含まれている
データ処理とデータ変換の 3 つですまた、Terraform の Pod の振る舞いに合わせて
TF.Image や TF.Text などの TensorFlow モジュールを使用すると、
ML モデルの構築と推論を行えます
Kaggle モデル を参照して、
画像タスクとテキストタスクの両方のメタデータを含む事前トレーニング済みモデルをダウンロードするまた、
データを可視化する
metadata です。
LiteRT Support GitHub リポジトリ
LiteRT サポートの GitHub にアクセス
その他の例やソースを
できます。
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最終更新日 2024-09-05 UTC。
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