Os modelos de machine learning (ML) usados com a LiteRT podem ser treinados
usando JAX, PyTorch ou TensorFlow e depois convertido em um flatbuffer do TFLite
.
Uma visão geral do conversor TFLite, um componente importante do
o suporte a diferentes estruturas com o TFLite está em Conversão de modelo
geral do Google.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-07-24 UTC."],[],[],null,["# Supporting multiple frameworks with TFLite\n\nThe machine learning (ML) models you use with LiteRT can be trained\nusing JAX, PyTorch or TensorFlow and then converted to a TFLite flatbuffer\nformat.\n\nSee the following pages for more details:\n\n- [Converting from JAX](/edge/litert/models/convert_jax)\n- [Converting from PyTorch](/edge/litert/models/convert_pytorch)\n- [Converting from TensorFlow](/edge/litert/models/convert_tf)\n\nAn overview of the TFLite Converter which is an important component of\nsupporting different frameworks with TFLite is on [Model conversion\noverview](/edge/litert/models/convert)."]]
