Переход на LiteRT с TensorFlow Lite

Вся новая разработка высокопроизводительной среды выполнения Google для искусственного интеллекта на устройствах будет осуществляться исключительно на LiteRT. Приложения, использующие пакеты TensorFlow Lite, продолжат функционировать, но все новые обновления будут включены только в пакеты LiteRT. API LiteRT содержат те же имена методов, что и API TF Lite, поэтому переход на LiteRT не требует существенных изменений в коде.

Для изменения имен пакетов см. следующие руководства по миграции для конкретных платформ.

Переход на Android

Для миграции Android-приложения с использованием Tensorflow Lite замените зависимость с org.tensorflow:tensorflow-lite на com.google.ai.edge.litert . Репозиторий Maven LiteRT включает следующие пакеты:

Вы можете внести это изменение в зависимости вашего build.gradle :

dependencies {
  ...
  implementation `com.google.ai.edge.litert:litert:1.4.1`
}

Игровые сервисы

LiteRT в среде выполнения Play Services продолжает использовать зависимость play-services-tflite . Если ваше приложение уже использует среду выполнения Play Services с TensorFlow Lite, вам не нужно вносить никаких изменений в код.

Чтобы использовать LiteRT в Play Services, добавьте следующее в раздел зависимостей вашего 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'
...
}

Миграция с использованием Python

Для переноса кода Python с использованием Tensorflow Lite замените пакет PIP с tflite-runtime на ai-edge-litert .

Установите LiteRT с помощью PIP:

$ python3 -m pip install ai-edge-litert

Импортируйте LiteRT следующим образом:

from ai_edge_litert.interpreter import Interpreter
interpreter = Interpreter(model_path=args.model_file)

Другие библиотеки

SDK для Swift и Objective-C для iOS, SDK для C++, библиотека задач и библиотека Model Maker по-прежнему существуют в API TensorFlow Lite. Приложениям, использующим эти SDK или библиотеки, не следует переходить на LiteRT.