Представляем LiteRT : высокопроизводительную среду выполнения Google для искусственного интеллекта на устройстве, ранее известную как TensorFlow Lite. Узнать больше
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
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 .
