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
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
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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