TensorFlow Lite ahora es LiteRT. LiteRT es el entorno de ejecución principal para la IA integrada en el dispositivo de alto rendimiento de Google. Si bien los paquetes existentes de TensorFlow Lite seguirán funcionando, todas las actualizaciones de funciones y mejoras de rendimiento futuras serán exclusivas de LiteRT. Dado que LiteRT admite por completo la API del intérprete de TensorFlow Lite, la migración solo requiere una actualización del nombre del paquete, sin necesidad de cambiar la lógica.
Para los cambios de nombre de paquete, consulta las siguientes guías de migración para plataformas específicas.
Migración en Android
Para migrar una aplicación para Android con TensorFlow Lite, reemplaza la dependencia de org.tensorflow:tensorflow-lite a com.google.ai.edge.litert. El repositorio de Maven de LiteRT incluye los siguientes paquetes:
com.google.ai.edge.litert:litertcom.google.ai.edge.litert:litert-gpucom.google.ai.edge.litert:litert-metadatacom.google.ai.edge.litert:litert-support
Puedes realizar este cambio en las dependencias de tu build.gradle:
dependencies {
...
implementation `com.google.ai.edge.litert:litert:2.1.0`
}
Servicios de Play
LiteRT en el tiempo de ejecución de Play Services sigue usando la dependencia play-services-tflite. Si tu app ya usa el entorno de ejecución de Play Services con TensorFlow Lite, no es necesario que realices ningún cambio en el código.
Para usar LiteRT en Play Services, agrega lo siguiente a las dependencias de build.gradle:
dependencies {
...
// LiteRT dependencies for Google Play services
implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-java:16.4.0'
// Optional: include LiteRT Support Library
implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-support:16.4.0'
...
}
Migra con Python
Para migrar código de Python con TensorFlow Lite, reemplaza el paquete PIP de tflite-runtime por ai-edge-litert.
Instala LiteRT con PIP:
$ python3 -m pip install ai-edge-litert
Importa LiteRT con lo siguiente:
from ai_edge_litert.interpreter import Interpreter
interpreter = Interpreter(model_path=args.model_file)
Otras bibliotecas
Los SDKs de Swift y Objective-C para iOS, el SDK de C++, la Biblioteca de tareas y la biblioteca de Model Maker siguen existiendo en los paquetes de TensorFlow Lite. Las aplicaciones que usan estos SDKs o bibliotecas no deben migrar a LiteRT.