Présentation de LiteRT: l'environnement d'exécution Google hautes performances pour l'IA sur l'appareil, anciennement connu sous le nom de TensorFlow Lite.
Prise en charge de plusieurs frameworks avec TFLite
Les modèles de machine learning (ML) que vous utilisez avec LiteRT peuvent être entraînés
à l'aide de JAX, PyTorch ou TensorFlow, puis converti en un Flatbuffer TFLite
.
Pour en savoir plus, consultez les pages suivantes:
Une présentation du convertisseur TFLite, qui est un composant important de
la compatibilité avec différents frameworks avec TFLite est disponible sur la page Conversion de modèles
présentation.
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Dernière mise à jour le 2024/09/05 (UTC).
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