O TensorFlow Lite está disponível no tempo de execução do Google Play Services para todos os dispositivos Android que executam a versão atual do Play Services. Esse tempo de execução permite executar modelos de machine learning (ML) sem agrupar bibliotecas do TensorFlow Lite estaticamente em seu aplicativo.
Com a API do Google Play Services, você pode reduzir o tamanho dos seus aplicativos e obter melhor desempenho com a versão estável mais recente das bibliotecas. O TensorFlow Lite no Google Play Services é a forma recomendada de usar o TensorFlow Lite no Android.
Você pode começar a usar o tempo de execução do Play Services com o Guia de início rápido , que fornece um guia passo a passo para implementar um aplicativo de exemplo. Se você já estiver usando o TensorFlow Lite independente em seu aplicativo, consulte a seção Migrando do TensorFlow Lite independente para atualizar um aplicativo existente para usar o tempo de execução do Play Services. Para obter mais informações sobre os serviços do Google Play, consulte o site do Google Play Services .
Usando o ambiente de execução do Play Services
O TensorFlow Lite no Google Play Services está disponível por meio das seguintes APIs de linguagem de programação:
- API Java - consulte o guia
- API C - consulte o guia
Limitações
O TensorFlow Lite no Google Play Services tem as seguintes limitações:
- O suporte para delegados de aceleração de hardware é limitado aos delegados listados na seção Aceleração de hardware . Nenhum outro delegado de aceleração é suportado.
- APIs experimentais ou obsoletas do TensorFlow Lite, incluindo operações personalizadas, não são compatíveis.
Suporte e feedback
Você pode fornecer feedback e obter suporte por meio do TensorFlow Issue Tracker. Relate problemas e solicitações de suporte usando o modelo de problema do TensorFlow Lite no Google Play Services.
Termos de serviço
O uso do TensorFlow Lite nas APIs do Google Play Services está sujeito aos Termos de Serviço das APIs do Google .
Privacidade e coleta de dados
Quando você usa o TensorFlow Lite nas APIs do Google Play Services, o processamento dos dados de entrada, como imagens, vídeo, texto, ocorre totalmente no dispositivo, e o TensorFlow Lite nas APIs do Google Play Services não envia esses dados para os servidores do Google. Como resultado, você pode usar nossas APIs para processar dados que não devem sair do dispositivo.
O TensorFlow Lite nas APIs do Google Play Services pode entrar em contato com os servidores do Google de tempos em tempos para receber itens como correções de bugs, modelos atualizados e informações de compatibilidade do acelerador de hardware. O TensorFlow Lite nas APIs do Google Play Services também envia métricas sobre o desempenho e a utilização das APIs no seu aplicativo para o Google. O Google usa esses dados de métricas para medir o desempenho, depurar, manter e melhorar as APIs e detectar uso indevido ou abuso, conforme descrito mais detalhadamente em nossa Política de Privacidade .
Você é responsável por informar os usuários do seu app sobre o processamento do TensorFlow Lite pelo Google nos dados de métricas das APIs do Google Play Services, conforme exigido pela lei aplicável.
Os dados que coletamos incluem o seguinte:
- Informações do dispositivo (como fabricante, modelo, versão do sistema operacional e compilação) e aceleradores de hardware de ML disponíveis (GPU e DSP). Usado para diagnósticos e análises de uso.
- Identificador do dispositivo usado para diagnóstico e análise de uso.
- Informações do aplicativo (nome do pacote, versão do aplicativo). Usado para diagnósticos e análises de uso.
- Configuração da API (como quais delegados estão sendo usados). Usado para diagnósticos e análises de uso.
- Tipo de evento (como criação de intérprete, inferência). Usado para diagnósticos e análises de uso.
- Códigos de erro. Usado para diagnósticos.
- Métricas de desempenho. Usado para diagnósticos.
Próximos passos
Para obter mais informações sobre como implementar o aprendizado de máquina em seu aplicativo móvel com o TensorFlow Lite, consulte o Guia do desenvolvedor do TensorFlow Lite . Você pode encontrar modelos adicionais do TensorFlow Lite para classificação de imagens, detecção de objetos e outros aplicativos no TensorFlow Hub .