TensorFlow Lite, Play सेवाओं के वर्तमान संस्करण को चलाने वाले सभी Android उपकरणों के लिए Google Play सेवाओं के रनटाइम में उपलब्ध है। यह रनटाइम आपको अपने ऐप में टेन्सरफ्लो लाइट लाइब्रेरीज़ को स्थिर रूप से बंडल किए बिना मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल चलाने की अनुमति देता है।
Google Play सेवाएं API के साथ, आप अपने ऐप्स का आकार कम कर सकते हैं और लाइब्रेरी के नवीनतम स्थिर संस्करण से बेहतर प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं। Google Play सेवाओं में TensorFlow Lite, Android पर TensorFlow Lite का उपयोग करने का अनुशंसित तरीका है।
आप क्विकस्टार्ट के साथ प्ले सेवाओं के रनटाइम के साथ शुरुआत कर सकते हैं, जो एक नमूना एप्लिकेशन को लागू करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रदान करता है। यदि आप पहले से ही अपने ऐप में स्टैंड-अलोन टेन्सरफ्लो लाइट का उपयोग कर रहे हैं, तो प्ले सेवाओं के रनटाइम का उपयोग करने के लिए मौजूदा ऐप को अपडेट करने के लिए स्टैंड-अलोन टेन्सरफ्लो लाइट से माइग्रेटिंग अनुभाग देखें। Google Play सेवाओं के बारे में अधिक जानकारी के लिए, Google Play Services वेबसाइट देखें।
Play सेवाओं के रनटाइम का उपयोग करना
Google Play सेवाओं में TensorFlow Lite निम्नलिखित प्रोग्रामिंग भाषा एपीआई के माध्यम से उपलब्ध है:
- जावा एपीआई - गाइड देखें
- सी एपीआई - गाइड देखें
सीमाएँ
Google Play सेवाओं में TensorFlow Lite की निम्नलिखित सीमाएँ हैं:
- हार्डवेयर त्वरण प्रतिनिधियों के लिए समर्थन हार्डवेयर त्वरण अनुभाग में सूचीबद्ध प्रतिनिधियों तक सीमित है। किसी अन्य त्वरण प्रतिनिधि का समर्थन नहीं किया जाता है।
- कस्टम ऑप्स सहित प्रायोगिक या अप्रचलित TensorFlow Lite API समर्थित नहीं हैं।
समर्थन और प्रतिक्रिया
आप TensorFlow इश्यू ट्रैकर के माध्यम से फीडबैक दे सकते हैं और समर्थन प्राप्त कर सकते हैं। कृपया Google Play सेवाओं में TensorFlow Lite के लिए समस्या टेम्पलेट का उपयोग करके समस्याओं और समर्थन अनुरोधों की रिपोर्ट करें।
सेवा की शर्तें
Google Play सेवाओं API में TensorFlow Lite का उपयोग Google API सेवा की शर्तों के अधीन है।
गोपनीयता और डेटा संग्रह
जब आप Google Play Services API में TensorFlow Lite का उपयोग करते हैं, तो इनपुट डेटा, जैसे कि चित्र, वीडियो, टेक्स्ट, की प्रोसेसिंग पूरी तरह से डिवाइस पर होती है, और Google Play Services API में TensorFlow Lite उस डेटा को Google सर्वर पर नहीं भेजता है। परिणामस्वरूप, आप डेटा को संसाधित करने के लिए हमारे एपीआई का उपयोग कर सकते हैं जो डिवाइस को नहीं छोड़ना चाहिए।
Google Play सेवाओं के एपीआई में TensorFlow Lite बग फिक्स, अपडेटेड मॉडल और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर संगतता जानकारी जैसी चीजें प्राप्त करने के लिए समय-समय पर Google सर्वर से संपर्क कर सकता है। Google Play सेवाओं के API में TensorFlow Lite आपके ऐप में API के प्रदर्शन और उपयोग के बारे में Google को मेट्रिक्स भी भेजता है। Google इस मेट्रिक्स डेटा का उपयोग प्रदर्शन को मापने, डिबग करने, एपीआई को बनाए रखने और सुधारने और दुरुपयोग या दुरुपयोग का पता लगाने के लिए करता है, जैसा कि हमारी गोपनीयता नीति में आगे बताया गया है।
आप अपने ऐप के उपयोगकर्ताओं को लागू कानून के अनुसार Google Play सेवाओं एपीआई मेट्रिक्स डेटा में Google द्वारा TensorFlow Lite के प्रसंस्करण के बारे में सूचित करने के लिए जिम्मेदार हैं।
हमारे द्वारा एकत्र किए गए डेटा में निम्नलिखित शामिल हैं:
- डिवाइस की जानकारी (जैसे निर्माता, मॉडल, ओएस संस्करण और बिल्ड) और उपलब्ध एमएल हार्डवेयर एक्सेलेरेटर (जीपीयू और डीएसपी)। निदान और उपयोग विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।
- निदान और उपयोग विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला डिवाइस पहचानकर्ता।
- ऐप की जानकारी (पैकेज का नाम, ऐप संस्करण)। निदान और उपयोग विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।
- एपीआई कॉन्फ़िगरेशन (जैसे कि कौन से प्रतिनिधियों का उपयोग किया जा रहा है)। निदान और उपयोग विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।
- घटना प्रकार (जैसे दुभाषिया निर्माण, अनुमान)। निदान और उपयोग विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।
- त्रुटि कोड. निदान के लिए उपयोग किया जाता है।
- प्रदर्शन मेट्रिक्स। निदान के लिए उपयोग किया जाता है।
अगले कदम
TensorFlow Lite के साथ अपने मोबाइल एप्लिकेशन में मशीन लर्निंग लागू करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, TensorFlow Lite डेवलपर गाइड देखें। आप TensorFlow हब पर छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और अन्य अनुप्रयोगों के लिए अतिरिक्त TensorFlow Lite मॉडल पा सकते हैं।