O Dia da Comunidade de ML é dia 9 de novembro! Junte-nos para atualização de TensorFlow, JAX, e mais Saiba mais

Implante modelos de machine learning em dispositivos móveis e Internet das Coisas (IoT na sigla em inglês)

O TensorFlow Lite é um framework de aprendizado profundo com código aberto para realizar inferências no próprio dispositivo.

Ver o guia

Os guias explicam os conceitos e os componentes do TensorFlow Lite.

Ver exemplos

Descubra os apps para Android e iOS do TensorFlow Lite.

Ver tutoriais

Saiba como aplicar o TensorFlow Lite em casos de uso comuns.

Como funciona

Escolha um modelo

Escolha um modelo novo ou treine novamente um existente.

Converter

Converta um modelo do TensorFlow em um buffer fixo compactado com o TensorFlow Lite Converter.

Implantar

Carregue o arquivo .tflite compactado em dispositivos móveis e incorporados.

Otimizar

Converta números em vírgula flutuante de 32 bits em números inteiros de 8 bits mais eficientes para quantização ou faça a execução na GPU.

Soluções de problemas recorrentes

Conheça modelos otimizados do TF Lite e soluções de ML no dispositivo para casos de uso em dispositivos móveis e de borda.

Classificação de imagens

Identifique centenas de objetos, incluindo pessoas, atividades, animais, plantas e locais.

Detecção de objetos

Detecte diversos objetos com caixa delimitadora. Sim, isso inclui cães e gatos.

Respostas a perguntas

Use um modelo de linguagem natural de última geração para responder a perguntas baseadas no conteúdo de um trecho de texto com BERT.

Notícias e avisos

Confira nosso blog para ver mais atualizações. Inscreva-se na newsletter mensal do TensorFlow para receber os comunicados mais recentes diretamente na sua caixa de entrada.

August 18, 2021  
Pose estimation and classification on edge devices with MoveNet

MoveNet is the state-of-the-art pose estimation model for mobile devices which can run in realtime on modern smartphones. Learn about recent updates and how you can do custom pose classification on Android, iOS and Raspberry Pi.

July 20, 2021  
Build fast, sparse on-device models with the new TF MOT Pruning API

Para interligar o desenvolvimento de ML para dispositivos móveis e para a Web, você pode implantar facilmente a TensorFlow Lite Task Library na Web com os recursos do WebAssembly.

June 2, 2021  
How TensorFlow helps Edge Impulse make ML accessible to embedded engineers

The TensorFlow ecosystem enables companies like Edge Impulse to put artificial intelligence in the hands of domain experts who are building the next generation of consumer and industrial technologies.

20 de maio de 2021  
Treine seu próprio modelo personalizado de detecção de objetos com o TensorFlow Lite

Aprenda como treinar um modelo personalizado de detecção de objetos e como implantá-lo em um app Android com apenas algumas linhas de código. Você só precisa do Android Studio e de um navegador da Web. Não é necessário conhecimento sobre machine learning.