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모바일 및 IoT 기기에 머신러닝 모델 배포

TensorFlow Lite는 기기 내 추론을 위한 오픈소스 딥 러닝 프레임워크입니다.

가이드 보기

가이드는 TensorFlow Lite의 개념과 구성요소에 관해 설명합니다.

예제 보기

TensorFlow Lite Android 및 iOS 앱을 탐색해보세요.

모델 보기

선행 학습된 모델을 손쉽게 배포하세요.

작동 방식
모델 선택

새 모델을 선택하거나 기존 모델을 다시 학습시키세요.

변환

TensorFlow Lite Converter를 이용해 TensorFlow 모델을 압축된 플랫 버퍼로 변환합니다.

배포

압축된 .tflite 파일을 가져와서 모바일 또는 임베디드 기기에 로드하세요.

최적화

32비트 부동 소수점을 좀 더 효율적인 8비트 정수로 변환하여 양자화하거나 GPU에서 실행하세요.

일반적인 문제에 대한 해결책

일반적인 모바일 및 에지 사용 사례를 지원하도록 최적화된 모델을 살펴보세요.

이미지 분류

사람, 활동, 동물, 식물 및 장소를 포함하여 수백 가지 객체를 식별하세요.

객체 감지

경계 상자로 개와 고양이 등 여러 객체를 감지합니다.

스마트 답장

대화식 채팅 메시지를 입력하기 위한 답장 추천을 생성하세요.

커뮤니티 참여

TensorFlow 커뮤니티에 참여하는 더 많은 방법을 살펴보세요.

GitHub의 TensorFlow Lite 
Ask a question on Stack Overflow 
커뮤니티 토론 포럼 
TensorFlow Lite 스토리 공유
News & announcements

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2019년 6월 11일 
TensorFlow 정수 양자화

정수 양자화가 TensorFlow 모델 최적화 도구에 새롭게 추가되었습니다. 정수 양자화는 가중치의 수치적 정밀도와 모델의 활성화를 줄여 메모리 사용량을 낮추고 지연 시간을 줄이는 일반적인 기법입니다.

2019년 5월 14일 
TensorFlow Pruning API

TensorFlow 모델 최적화 도구에 새롭게 추가된 가중치 프루닝은 신경망 레이어 사이의 연결, 나아가 매개변수를 삭제하여 연산에 개입하는 매개변수와 작업의 수를 줄이는 것을 목표로 합니다.

2019년 5월 8일 
Google I/O '19에서 만난 TensorFlow Lite

이 동영상에서는 TensorFlow Lite를 활용해 어떤 기기에서든 AI를 구축하는 방법을 알아보고, 온디바이스 ML의 미래와 로드맵을 자세히 살펴봅니다. 또한 앱에서 바로 사용하거나 요구사항에 맞춰 맞춤설정할 수 있도록 사전 학습된 모델의 라이브러리에 관해서도 알아봅니다.

2019년 1월 16일 
이제 모바일 GPU를 통해 TensorFlow Lite의 속도가 더 빨라짐(개발자 미리보기)

GPU에서 추론을 실행하면 Pixel 3에서 추론을 최대 4배 향상할 수 있습니다.