LiterRT TensorFlow ইকোসিস্টেম ব্যবহার করে JAX মডেলগুলিকে অন-ডিভাইস ইনফারেন্সের জন্য রূপান্তর করার একটি পথ প্রদান করে। এই প্রক্রিয়াটিতে দুই-পদক্ষেপের রূপান্তর অন্তর্ভুক্ত থাকে: প্রথমে JAX থেকে TensorFlow SavedModel এ, এবং তারপর SavedModel থেকে .tflite ফর্ম্যাটে।
রূপান্তর প্রক্রিয়া
jax2tfব্যবহার করে JAX থেকে TensorFlow SavedModel: প্রথম ধাপ হল আপনার JAX মডেলটিকে TensorFlow SavedModel ফর্ম্যাটে রূপান্তর করা। এটিjax2tfটুল ব্যবহার করে করা হয়, যা একটি পরীক্ষামূলক JAX পরীক্ষামূলক বৈশিষ্ট্য।jax2tfআপনাকে JAX ফাংশনগুলিকে TensorFlow গ্রাফে রূপান্তর করতে দেয়।jax2tfকীভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে বিস্তারিত নির্দেশাবলী এবং উদাহরণের জন্য, অনুগ্রহ করে অফিসিয়ালjax2tfডকুমেন্টেশন দেখুন: https://github.com/jax-ml/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/README.mdএই প্রক্রিয়াটিতে সাধারণত আপনার JAX মডেলের পূর্বাভাস ফাংশনটি
jax2tf.convertদিয়ে মোড়ানো এবং তারপর TensorFlow এরtf.saved_model.saveব্যবহার করে সংরক্ষণ করা জড়িত।TensorFlow SavedModel থেকে TFLite: একবার আপনার মডেলটি TensorFlow SavedModel ফর্ম্যাটে হয়ে গেলে, আপনি স্ট্যান্ডার্ড TensorFlow Lite কনভার্টার ব্যবহার করে এটিকে TFLite ফর্ম্যাটে রূপান্তর করতে পারেন। এই প্রক্রিয়াটি ডিভাইসে কার্যকর করার জন্য মডেলটিকে অপ্টিমাইজ করে, এর আকার হ্রাস করে এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
The detailed instructions for converting a TensorFlow SavedModel to TFLite can be found in the TensorFlow Model conversion guide .
এই নির্দেশিকাটি রূপান্তর প্রক্রিয়ার জন্য বিভিন্ন বিকল্প এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি কভার করে, যার মধ্যে কোয়ান্টাইজেশন এবং অন্যান্য অপ্টিমাইজেশন অন্তর্ভুক্ত।
এই দুটি ধাপ অনুসরণ করে, আপনি JAX-এ তৈরি আপনার মডেলগুলি নিতে পারবেন এবং LiterRT রানটাইম ব্যবহার করে এজ ডিভাইসগুলিতে দক্ষতার সাথে স্থাপন করতে পারবেন।