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 2024-09-05 UTC."],[],[]]
