يمكن أن يكون وضع حدود للنماذج باستخدام البيانات الوصفية أمرًا سهلاً ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية. تحتوي بيانات تعريف LiteRT على وصف غني ماذا يفعل النموذج وكيفية استخدامه. يمكنها تمكين أدوات إنشاء الرموز تنشئ رمز الاستنتاج تلقائيًا نيابةً عنك، مثل استخدام نظام Android ميزة "ربط تعلُّم الآلة" في Studio أو LiteRT أداة إنشاء رموز Android يمكن أيضًا استخدامها ضبط مسار الاستنتاج المخصّص
الأدوات والمكتبات
يوفر LiteRT مجموعة متنوعة من الأدوات والمكتبات لخدمة ومستويات متطلبات النشر على النحو التالي:
إنشاء واجهة نموذج باستخدام أدوات إنشاء الرموز البرمجية من Android
هناك طريقتان لإنشاء رمز برنامج تضمين Android تلقائيًا. لنموذج LiteRT مع بيانات التعريف:
ميزة ربط نماذج تعلُّم الآلة في "استوديو Android" متاحة في Android Studio لاستيراد نموذج LiteRT من خلال نموذج من واجهة pyplot. سيعمل "استوديو Android" تلقائيًا على ضبط إعدادات وإنشاء فئات برامج تضمين بناءً على بيانات النموذج الوصفية.
منشئ رمز LiteRT هو ملف قابل للتنفيذ تنشئ واجهة نموذج تلقائيًا استنادًا إلى البيانات الوصفية. هي حاليًا يتوافق مع Android مع جافا. يلغي رمز التضمين الحاجة إلى التفاعل مباشرةً مع "
ByteBuffer" بدلاً من ذلك، يمكن للمطوّرين التفاعل مع تمثّل هذه السمة نموذج LiteRT مع عناصر مكتوبة، مثلBitmapوRect. يمكن لمستخدمي "استوديو Android" أيضًا الاستفادة من ميزة إنشاء الترميز من خلال ربط تعلُّم الآلة في "استوديو Android"
إنشاء مسارات استنتاج مخصّصة باستخدام مكتبة دعم LiteRT
مكتبة دعم LiteRT هي مكتبة من عدّة منصات. التي تساعد في تخصيص واجهة النموذج وإنشاء مسارات الاستنتاج. أُنشأها جون هنتر، الذي كان متخصصًا يحتوي على مجموعة متنوعة من طرق الاستخدام وهياكل البيانات لإجراء ما قبل/بعد المعالجة وتحويل البيانات. كما صُممت أيضًا لمطابقة سلوك التي تضمن اتساق وحدات TensorFlow، مثل TF.Image وTF.Text، التدريب على الاستدارة.
استكشاف النماذج المدرّبة مسبقًا باستخدام البيانات الوصفية
تصفح نماذج Kaggle من أجل تنزيل نماذج مدربة مسبقًا تتضمن بيانات وصفية لكل من مهام الرؤية والمهام النصية. كذلك الاطلاع على الخيارات المختلفة لتصور البيانات الوصفية.
مستودع GitHub لدعم LiteRT
انتقِل إلى منتدى دعم LiteRT repo للاطّلاع على مزيد من الأمثلة والمصدر الرمز.