Model JAX dengan LiteRT

Halaman ini menyediakan jalur bagi pengguna yang ingin melatih model di JAX dan men-deploy ke perangkat seluler untuk inferensi (contoh colab.

Metode dalam panduan ini menghasilkan tflite_model yang dapat digunakan secara langsung dengan contoh kode penerjemah TFLite atau disimpan ke file FlatBuffer TFLite.

Prasyarat

Sebaiknya coba fitur ini dengan TensorFlow nightly Python terbaru paket.

pip install tf-nightly --upgrade

Kita akan menggunakan Orbax Ekspor library ke dan mengekspor model JAX. Pastikan versi JAX Anda setidaknya 0.4.20 atau lebih tinggi.

pip install jax --upgrade
pip install orbax-export --upgrade

Konversi model JAX ke LiteRT

Kita menggunakan TensorFlow SavedModel sebagai perantara format antara JAX dan LiteRT. Setelah Anda memiliki SaveModel, LiteRT API yang ada dapat digunakan untuk menyelesaikan proses konversi.

# This code snippet converts a JAX model to TFLite through TF SavedModel.
from orbax.export import ExportManager
from orbax.export import JaxModule
from orbax.export import ServingConfig
import tensorflow as tf
import jax.numpy as jnp

def model_fn(_, x):
  return jnp.sin(jnp.cos(x))

jax_module = JaxModule({}, model_fn, input_polymorphic_shape='b, ...')

# Option 1: Simply save the model via `tf.saved_model.save` if no need for pre/post
# processing.
tf.saved_model.save(
    jax_module,
    '/some/directory',
    signatures=jax_module.methods[JaxModule.DEFAULT_METHOD_KEY].get_concrete_function(
        tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name="input")
    ),
    options=tf.saved_model.SaveOptions(experimental_custom_gradients=True),
)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('/some/directory')
tflite_model = converter.convert()

# Option 2: Define pre/post processing TF functions (e.g. (de)?tokenize).
serving_config = ServingConfig(
    'Serving_default',
    # Corresponds to the input signature of `tf_preprocessor`
    input_signature=[tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name='input')],
    tf_preprocessor=lambda x: x,
    tf_postprocessor=lambda out: {'output': out}
)
export_mgr = ExportManager(jax_module, [serving_config])
export_mgr.save('/some/directory')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('/some/directory')
tflite_model = converter.convert()

# Option 3: Convert from TF concrete function directly
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(
    [
        jax_module.methods[JaxModule.DEFAULT_METHOD_KEY].get_concrete_function(
            tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name="input")
        )
    ]
)
tflite_model = converter.convert()

Memeriksa model TFLite yang dikonversi

Setelah model dikonversi ke TFLite, Anda dapat menjalankan TFLite interpreter API untuk memeriksa output model.

# Run the model with LiteRT
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
interpreter.allocate_tensors() input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], input_data)
interpreter.invoke()
result = interpreter.get_tensor(output_details[0]["index"])