효율적인 변환, 런타임, 기기 내 머신러닝 최적화
LiteRT는 새로운 기능일 뿐만 아니라 전 세계에서 가장 널리 배포된 머신러닝 런타임의 차세대 버전입니다. 매일 사용하는 앱을 지원하며 수십억 대의 기기에서 짧은 지연 시간과 높은 개인 정보 보호를 제공합니다.

가장 중요한 Google 앱에서 신뢰함

10만 개 이상의 애플리케이션, 수십억 명의 전 세계 사용자

LiteRT 하이라이트

LiteRT를 통해 배포

학습부터 기기 내 배포까지 딥 러닝 워크플로를 간소화하세요.
.tflite 선행 학습된 모델을 사용하거나 PyTorch, JAX 또는 TensorFlow 모델을 .tflite로 변환합니다.
전환에 대해 알아보기
LiteRT 최적화 도구를 사용하여 학습 후 모델을 양자화합니다.
최적화 살펴보기
LiteRT로 모델을 배포하고 앱에 최적의 액셀러레이터를 선택하세요.
배포 대상 보기

개발 경로 선택

LiteRT를 사용하여 고성능 모바일 앱부터 리소스가 제한된 IoT 기기까지 어디에나 AI를 배포하세요.
플랫폼 (Android, 데스크톱, 웹) 전반에서 향상된 성능과 통합 API를 활용하기 위해 LiteRT로 전환합니다.
PyTorch 모델이 있고 온디바이스 비전 또는 오디오 환경을 구현하려고 합니다.
Gemma와 같은 최적화된 개방형 가중치 생성형 AI 모델 또는 다른 개방형 가중치 모델을 사용하여 정교한 온디바이스 챗봇 만들기
맞춤 모델을 작성하거나 최대 성능을 위해 하드웨어별 CPU/GPU/NPU 최적화를 실행합니다.

샘플, 모델, 데모

완전한 엔드 투 엔드 샘플 앱
샘플 앱 보기
선행 학습된 즉시 사용 가능한 생성형 AI 모델
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데모 보기 - Google AI Edge 갤러리 앱

LiteRT를 사용하는 온디바이스 ML/생성형 AI 사용 사례를 보여주는 갤러리
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블로그 및 공지사항

LiteRT팀의 최신 공지사항, 기술 심층 분석, 성능 벤치마크를 확인하세요.
블로그 더보기
고성능 배포를 위해 TFLite에서 발전한 Google의 통합 온디바이스 ML 프레임워크입니다.
고효율 AI를 위해 MediaTek 칩셋으로 NPU 가속 지원 확대
Qualcomm 신경망 처리 장치에서 생성형 AI의 획기적인 성능을 구현합니다.
자동 하드웨어 선택 및 비동기 실행을 위한 CompiledModel API가 도입되었습니다.
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에지 언어 모델의 RAG, 멀티모달, 함수 호출에 관한 최신 통계

커뮤니티 참여

프로젝트에 직접 참여하고 핵심 개발자와 공동작업하세요.
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