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.

뉴스 및 공지 사항

작업에 도움이 되는 업데이트를 확인하세요. 월간 TensorFlow 뉴스레터를 구독하면 최신 공지사항을 받은 편지함에서 바로 받아볼 수 있습니다.

Dec 12, 2019 
Example on-device model personalization with TensorFlow Lite

Try out a new on-device transfer learning image classification example.

Aug 6, 2019 
Track human poses in real-time on Android

Build a human pose estimation app by detecting the positions of key body parts such as the position of a person’s elbows and/or knees.

Aug 5, 2019 
Introducing float16 quantization for the Model Optimization Toolkit

Post-training float16 quantization reduces TensorFlow Lite model sizes up to 50% while sacrificing very little accuracy - and is great for GPUs!