Modelli JAX con TensorFlow Lite

Questa pagina fornisce un percorso per gli utenti che desiderano addestrare modelli in JAX e distribuirli su dispositivi mobili per l'inferenza ( esempio colab ).

I metodi descritti in questa guida producono un tflite_model che può essere utilizzato direttamente con l'esempio di codice dell'interprete TFLite o salvato in un file TFLite FlatBuffer.

Prerequisito

Si consiglia di provare questa funzionalità con il pacchetto Python notturno TensorFlow più recente.

pip install tf-nightly --upgrade

Utilizzeremo la libreria Orbax Export per esportare modelli JAX. Assicurati che la tua versione JAX sia almeno 0.4.20 o successiva.

pip install jax --upgrade
pip install orbax-export --upgrade

Converti modelli JAX in TensorFlow Lite

Utilizziamo TensorFlow SavedModel come formato intermedio tra JAX e TensorFlow Lite. Una volta ottenuto un SavedModel, è possibile utilizzare le API TensorFlow Lite esistenti per completare il processo di conversione.

# This code snippet converts a JAX model to TFLite through TF SavedModel.
from orbax.export import ExportManager
from orbax.export import JaxModule
from orbax.export import ServingConfig
import tensorflow as tf
import jax.numpy as jnp

def model_fn(_, x):
  return jnp.sin(jnp.cos(x))

jax_module = JaxModule({}, model_fn, input_polymorphic_shape='b, ...')

# Option 1: Simply save the model via `tf.saved_model.save` if no need for pre/post
# processing.
tf.saved_model.save(
    jax_module,
    '/some/directory',
    signatures=jax_module.methods[JaxModule.DEFAULT_METHOD_KEY].get_concrete_function(
        tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name="input")
    ),
    options=tf.saved_model.SaveOptions(experimental_custom_gradients=True),
)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('/some/directory')
tflite_model = converter.convert()

# Option 2: Define pre/post processing TF functions (e.g. (de)?tokenize).
serving_config = ServingConfig(
    'Serving_default',
    # Corresponds to the input signature of `tf_preprocessor`
    input_signature=[tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name='input')],
    tf_preprocessor=lambda x: x,
    tf_postprocessor=lambda out: {'output': out}
)
export_mgr = ExportManager(jax_module, [serving_config])
export_mgr.save('/some/directory')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('/some/directory')
tflite_model = converter.convert()

# Option 3: Convert from TF concrete function directly
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(
    [
        jax_module.methods[JaxModule.DEFAULT_METHOD_KEY].get_concrete_function(
            tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name="input")
        )
    ]
)
tflite_model = converter.convert()

Controlla il modello TFLite convertito

Dopo che il modello è stato convertito in TFLite, puoi eseguire le API dell'interprete TFLite per controllare gli output del modello.

# Run the model with TensorFlow Lite
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
interpreter.allocate_tensors() input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], input_data)
interpreter.invoke()
result = interpreter.get_tensor(output_details[0]["index"])