LiteRT, TensorFlow के इकोसिस्टम का इस्तेमाल करके, JAX मॉडल को उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद इंटरफ़ेस के लिए बदलने का तरीका उपलब्ध कराता है. इस प्रोसेस में, दो चरणों में कन्वर्ज़न होता है: पहला, JAX से TensorFlow SavedModel में और दूसरा, SavedModel से .tflite फ़ॉर्मैट में.
कन्वर्ज़न प्रोसेस
jax2tfका इस्तेमाल करके, JAX मॉडल को TensorFlow SavedModel में बदलना: पहला चरण, अपने JAX मॉडल को TensorFlow SavedModel फ़ॉर्मैट में बदलना है. इसके लिए,jax2tfटूल का इस्तेमाल किया जाता है. यह JAX की एक एक्सपेरिमेंटल सुविधा है.jax2tfकी मदद से, JAX फ़ंक्शन को TensorFlow ग्राफ़ में बदला जा सकता है.jax2tfका इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानकारी और उदाहरणों के लिए, कृपयाjax2tfके आधिकारिक दस्तावेज़ देखें: https://github.com/jax-ml/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/README.mdइस प्रोसेस में, आम तौर पर आपके JAX मॉडल के अनुमान लगाने वाले फ़ंक्शन को
jax2tf.convertके साथ रैप करना होता है. इसके बाद, इसे TensorFlow केtf.saved_model.saveका इस्तेमाल करके सेव करना होता है.TensorFlow SavedModel से TFLite: अगर आपके पास TensorFlow SavedModel फ़ॉर्मैट में मॉडल है, तो उसे TFLite फ़ॉर्मैट में बदला जा सकता है. इसके लिए, स्टैंडर्ड TensorFlow Lite कनवर्टर का इस्तेमाल करें. इस प्रोसेस से, मॉडल को डिवाइस पर एक्ज़ीक्यूट करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जाता है. इससे मॉडल का साइज़ कम हो जाता है और परफ़ॉर्मेंस बेहतर हो जाती है.
TensorFlow SavedModel को TFLite में बदलने के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, TensorFlow मॉडल कन्वर्ज़न गाइड पढ़ें.
इस गाइड में, कन्वर्ज़न प्रोसेस के लिए कई विकल्प और सबसे सही तरीके बताए गए हैं. इनमें क्वांटाइज़ेशन और अन्य ऑप्टिमाइज़ेशन शामिल हैं.
इन दो चरणों को पूरा करके, JAX में बनाए गए मॉडल को LiteRT रनटाइम का इस्तेमाल करके, एज डिवाइसों पर आसानी से डिप्लॉय किया जा सकता है.