Google a introduit TensorFlow Lite, une version allégée de son package TensorFlow AI spécialement conçu pour permettre aux développeurs de déployer facilement des modèles d'apprentissage automatique sur des appareils mobiles et d'autres appareils compacts.
Selon ses créateurs, à mesure qu'il mûrit, TensorFlow Lite remplacera à terme Tensorflow Mobile, l'API Tensorflow qui permet déjà le déploiement de modèles sur des appareils mobiles.
Pour le moment, il a été publié en tant que aperçu du développeur.
Principales caractéristiques de Tensorflow Lite
Selon ses créateurs, Tensorflow Lite est :
- Légère: Permet l'inférence de modèles d'apprentissage automatique sur l'appareil lui-même avec une petite taille binaire et un démarrage/initialisation rapide.
- Multiplateforme: Il est conçu pour fonctionner sur de nombreuses plates-formes différentes, à commencer par Android iOS e.
- Rapide: Il a été optimisé pour les appareils mobiles, notamment en améliorant considérablement les temps de chargement des modèles et en prenant en charge l'accélération matérielle.
Avantages
Entre autres choses, Tensorflow Lite vous permettra d'exécuter in situ algorithmes d'IA sur l'appareil qui nécessitaient auparavant l'envoi de données à un serveur pour traitement.
Cela accélère non seulement l'exécution, mais apporte également des améliorations importantes en termes de confidentialité, car il n'est pas nécessaire que les données de l'utilisateur quittent l'appareil.
modèles inclus
TensorFlow Lite propose déjà certains modèles qui ont été entraînés et optimisés pour les appareils mobiles :
- Réseau mobile: modèles de vision capable de distinguer 1000 classes d'objets différentes, spécialement conçu pour fonctionner efficacement sur les appareils mobiles et embarqués.
- Création v3: modèle de reconnaissance d'image, dont les fonctionnalités sont similaires à celles de MobileNet, qui offre une plus grande précision mais est également de plus grande taille.
- Relecture intelligente: maquette de la conversation sur l'appareil lui-même qui donne des réponses aux messages de chat entrants. Google et les applications de messagerie tierces utilisent déjà cette fonctionnalité sur Android Wear.
Cependant, les développeurs pourront recycler les modèles avec leur propre ensemble de données s'ils le souhaitent.
De plus, selon les créateurs de Tensorflow Lite, l'offre de modèles sera élargie ultérieurement en fonction des besoins des utilisateurs.
Pour plus d'informations, consultez le Pages de documentation de TensorFlow Lite.
concurrence
Google n'est pas le premier à proposer l'IA sur mobile. L'année dernière, Facebook annoncé Café2Go, une version de Caffe conçue pour exécuter des modèles d'apprentissage en profondeur sur des appareils mobiles.
Et tout au long de cette année, des produits tels que Apple Core ML ou l' Service cloud Clarifai pour former des modèles d'IA sur des appareils mobiles.
Fuentes:
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