Nxjerrja e modeleve me meta të dhëna mund të jetë aq e lehtë sa vetëm disa rreshta kodi. Meta të dhënat LiteRT përmbajnë një përshkrim të pasur të asaj që bën modeli dhe si ta përdorni modelin. Mund t'i fuqizojë gjeneratorët e kodit që të gjenerojnë automatikisht kodin e nxjerrjes së përfundimit për ju, siç është përdorimi i veçorisë Android Studio ML Binding ose gjeneratorit të kodit LiteRT Android . Mund të përdoret gjithashtu për të konfiguruar tubacionin tuaj të nxjerrjes së përfundimeve të personalizuara.
Mjete dhe biblioteka
LiteRT ofron shumëllojshmëri mjetesh dhe bibliotekash për të përmbushur nivele të ndryshme të kërkesave të implementimit si më poshtë:
Gjeneroni ndërfaqen e modelit me gjeneratorë të kodit Android
Ekzistojnë dy mënyra për të gjeneruar automatikisht kodin e nevojshëm të mbështjellësit Android për modelin LiteRT me meta të dhëna:
Android Studio ML Model Binding është një mjet i disponueshëm brenda Android Studio për të importuar modelin LiteRT përmes një ndërfaqeje grafike. Android Studio do të konfigurojë automatikisht cilësimet për projektin dhe do të gjenerojë klasa mbështjellëse bazuar në meta të dhënat e modelit.
Gjeneratori i Kodit LiteRT është një skedar i ekzekutueshëm që gjeneron automatikisht ndërfaqen e modelit bazuar në meta të dhënat. Aktualisht mbështet Android me Java. Kodi i mbështjellësit eliminon nevojën për të bashkëvepruar drejtpërdrejt me
ByteBuffer. Në vend të kësaj, zhvilluesit mund të bashkëveprojnë me modelin LiteRT me objekte të shtypura siBitmapdheRect. Përdoruesit e Android Studio gjithashtu mund të kenë qasje në funksionin e gjenerimit të kodit përmes Android Studio ML Binding .
Ndërtoni tubacione të personalizuara të konkluzioneve me Bibliotekën e Mbështetjes LiteRT
Biblioteka e Mbështetjes LiteRT është një bibliotekë ndërplatformë që ndihmon në personalizimin e ndërfaqes së modelit dhe ndërtimin e tubacioneve të përfundimit. Ajo përmban shumëllojshmëri metodash të dobishme dhe strukturash të dhënash për të kryer përpunimin para/pas dhe konvertimin e të dhënave. Është gjithashtu e projektuar për t'u përputhur me sjelljen e moduleve TensorFlow, të tilla si TF.Image dhe TF.Text, duke siguruar qëndrueshmëri nga trajnimi deri te përfundimi.
Eksploroni modele të para-trajnuara me metadata
Shfletoni Modelet Kaggle për të shkarkuar modele të parapërgatitura me meta të dhëna si për detyrat e vizionit ashtu edhe për ato të tekstit. Shikoni gjithashtu opsione të ndryshme për vizualizimin e meta të dhënave .
Mbështetje për LiteRT në repozitorin GitHub
Vizitoni repozitorin e Mbështetjes LiteRT në GitHub për më shumë shembuj dhe kod burimor.