Поддержка нескольких фреймворков с помощью TFLite

Модели машинного обучения (ML), которые вы используете с LiteRT, можно обучить с помощью JAX, PyTorch или TensorFlow, а затем преобразовать в формат плоского буфера TFLite.

Более подробную информацию смотрите на следующих страницах:

Обзор конвертера TFLite, который является важным компонентом поддержки различных платформ с помощью TFLite, находится в разделе Обзор преобразования моделей .