LiteRT JAX 支持概览

LiteRT 提供了一种途径，可利用 TensorFlow 生态系统将 JAX 模型转换为设备端推断模型。此流程涉及两步转换：首先从 JAX 转换为 TensorFlow SavedModel，然后从 SavedModel 转换为 .tflite 格式。

转换过程

1. 使用 jax2tf 将 JAX 转换为 TensorFlow SavedModel：第一步是将 JAX 模型转换为 TensorFlow SavedModel 格式。这是使用 jax2tf 工具完成的，该工具是一项实验性 JAX 实验性功能。 借助 jax2tf，您可以将 JAX 函数转换为 TensorFlow 图。

   如需查看有关如何使用 jax2tf 的详细说明和示例，请参阅官方 jax2tf 文档：https://github.com/jax-ml/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/README.md

   此过程通常涉及使用 jax2tf.convert 封装 JAX 模型的预测函数，然后使用 TensorFlow 的 tf.saved_model.save 保存该函数。

2. 将 TensorFlow SavedModel 转换为 TFLite：当您的模型采用 TensorFlow SavedModel 格式时，您可以使用标准 TensorFlow Lite 转换器将其转换为 TFLite 格式。此流程可优化模型以在设备上执行，从而减小模型大小并提高性能。

   如需详细了解如何将 TensorFlow SavedModel 转换为 TFLite，请参阅 TensorFlow 模型转换指南。

   本指南介绍了转换过程的各种选项和最佳实践，包括量化和其他优化。

按照这两个步骤操作，您就可以将使用 JAX 开发的模型高效地部署到边缘设备上，并使用 LiteRT 运行时。