Implante modelos de machine learning em dispositivos móveis e de 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.
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
Descubra modelos otimizados que auxiliam em casos de uso comuns em dispositivos móveis e de borda.
Identifique centenas de objetos, incluindo pessoas, atividades, animais, plantas e locais.
Use um modelo de linguagem natural de última geração para responder a perguntas baseadas no conteúdo de um trecho de texto com BERT.
Participação da comunidade
Veja outras maneiras de participar da comunidade do TensorFlow.
Alguns usuários do TensorFlow Lite
Notícias e avisos
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Saiba mais sobre o suporte completo do TensorFlow Lite a tarefas de PLN com novos recursos, incluindo modelos de PLN pré-treinados, criação de modelos, além de conversão e implantação em dispositivos perimetrais.
Estamos animados em disponibilizar o código aberto de uma solução completa para tarefas de recomendação do TFLite em dispositivos. Convidamos os desenvolvedores a criar modelos no dispositivo usando nossa solução que oferece recomendações personalizadas, de baixa latência e alta qualidade, além de preservar a privacidade dos usuários.
Um conjunto avançado e fácil de usar de APIs para tarefas específicas que ajuda os desenvolvedores de apps a criar experiências de ML com o TensorFlow Lite. Atualmente, a TensorFlow Lite Task Library é compatível com seis tarefas de ML, incluindo visão e casos de uso de PLN.
Um tutorial completo sobre como converter um modelo do TF 1.x para o TensorFlow Lite (TFLite) e implantá-lo em um app Android. Usamos o ML Model Binding do Android Studio para importar o modelo que desenha uma imagem capturada com o CameraX.