LiteRT : Framework ML sur Appareil

Description

LiteRT représente la nouvelle génération de déploiement ML sur appareil de Google, évoluant à partir du TensorFlow Lite largement adopté. Ce framework est conçu pour le déploiement ML et GenAI haute performance sur une vaste gamme de plateformes embarquées. Il fournit un pipeline efficace pour la conversion, l'exécution et l'optimisation des modèles, spécifiquement adapté aux contraintes et aux exigences des environnements sur appareil.

Construit sur la base éprouvée de TensorFlow Lite, LiteRT vise à offrir une faible latence et une confidentialité améliorée pour les applications s'exécutant directement sur des milliards d'appareils. Sa compatibilité multiplateforme simplifie le déploiement de capacités d'IA sophistiquées, y compris la GenAI, en offrant une accélération matérielle simplifiée et un support multi-framework. Les développeurs peuvent utiliser des modèles .tflite existants ou convertir des modèles à partir de frameworks tels que PyTorch, JAX et TensorFlow. La boîte à outils d'optimisation LiteRT permet la quantification post-entraînement, affinant davantage l'efficacité du modèle.

LiteRT prend en charge une gamme de scénarios de déploiement, de l'intégration de modèles pré-entraînés dans des applications à la création de modèles personnalisés avancés avec des optimisations matérielles approfondies. Il est conçu pour permettre aux développeurs d'apporter l'IA de pointe, y compris des compétences agentiques avancées et des capacités de planification multi-étapes avec des modèles comme Gemma, directement sur l'appareil. Le framework se concentre également sur l'expansion du support d'accélération matérielle, notamment pour les NPU MediaTek et Qualcomm, débloquant des performances maximales pour les tâches de génération d'IA sur ces chipsets.

Pour les utilisateurs existants de TensorFlow Lite, la transition vers LiteRT offre des performances améliorées et des API unifiées sur des plateformes telles qu'Android, Desktop et Web. L'introduction de l'API CompiledModel simplifie encore le déploiement en automatisant la sélection matérielle et en permettant une exécution asynchrone. LiteRT-LM permet spécifiquement le déploiement de modèles de langage sur les appareils portables et les plateformes basées sur navigateur, démontrant sa polyvalence pour diverses applications d'IA embarquée. Les contributions de la communauté sont encouragées via son dépôt GitHub, et des modèles open-weight optimisés sont accessibles via le Hugging Face Hub.

Fonctionnalités principales de LiteRT : Framework ML sur Appareil

• Déploiement ML et GenAI haute performance sur appareil

• Conversion efficace de modèles depuis PyTorch, JAX, TensorFlow

• Runtime optimisé pour les plateformes embarquées

• Boîte à outils de quantification post-entraînement

• Compatibilité multiplateforme (Android, Desktop, Web)

• Accélération matérielle simplifiée

• Support multi-framework

• API CompiledModel pour la sélection matérielle automatisée

• LiteRT-LM pour les modèles de langage sur appareil

• Confidentialité améliorée et faible latence

• Évolue de la base TensorFlow Lite

• Supporte l'accélération NPU sur les chipsets MediaTek et Qualcomm

Premiers pas avec LiteRT : Framework ML sur Appareil

1. 1

   Obtenir le modèle : Utilisez des modèles .tflite existants ou convertissez des modèles PyTorch, JAX ou TensorFlow.

2. 2

   Optimiser le modèle : Utilisez la boîte à outils d'optimisation LiteRT pour la quantification post-entraînement.

3. 3

   Déployer le modèle : Intégrez votre modèle optimisé avec LiteRT, en sélectionnant l'accélérateur optimal.

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   Exécuter le modèle : Déployez votre application sur les appareils embarqués cibles.

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   Explorer les exemples : Référez-vous à GitHub pour des applications d'exemple complètes de bout en bout.

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   Accéder aux modèles : Trouvez des modèles GenAI open-weight optimisés sur Hugging Face.

Cas d'utilisation de LiteRT : Framework ML sur Appareil

• Chatbots sur appareil
• Applications d'IA embarquée
• IA sur appareil portable
• IA basée sur navigateur
• Expériences Visuelles et Audio
• Compétences Agentiques
• Optimisation de modèles personnalisés
• Déploiement Multiplateforme

FAQ de LiteRT : Framework ML sur Appareil

• Qu'est-ce que LiteRT ?

  LiteRT est le framework sur appareil de Google pour le déploiement ML et GenAI haute performance sur des plateformes embarquées, s'appuyant sur TensorFlow Lite.

• Quels sont les avantages de l'utilisation de LiteRT ?

  LiteRT offre une conversion, une exécution et une optimisation efficaces pour le ML sur appareil, offrant une faible latence et une confidentialité élevée sur des milliards d'appareils.

• Puis-je utiliser mes modèles TensorFlow Lite existants avec LiteRT ?

  Oui, LiteRT est une évolution de TensorFlow Lite, offrant des performances améliorées et des API unifiées pour les utilisateurs existants.

• Quels formats de modèles LiteRT peut-il convertir ?

  LiteRT peut convertir des modèles de PyTorch, JAX et TensorFlow au format .tflite pour le déploiement sur appareil.

• LiteRT prend-il en charge l'accélération matérielle ?

  Oui, LiteRT prend en charge l'accélération matérielle simplifiée et a étendu le support d'accélération NPU pour les chipsets comme MediaTek et Qualcomm.

• Comment LiteRT aide-t-il au déploiement de la GenAI ?

  LiteRT permet le déploiement de chatbots sur appareil sophistiqués et de compétences agentiques en utilisant des modèles GenAI open-weight optimisés comme Gemma.

• LiteRT convient-il aux développeurs travaillant avec des modèles personnalisés ?

  Oui, LiteRT prend en charge la création de modèles avancés et des optimisations matérielles approfondies pour des performances maximales.

• Où puis-je trouver des applications d'exemple pour LiteRT ?

  Des applications d'exemple complètes de bout en bout sont disponibles sur GitHub, présentant l'IA sur appareil réelle avec LiteRT.

• LiteRT peut-il déployer des modèles de langage sur des appareils portables ?

  Oui, LiteRT-LM est spécifiquement conçu pour déployer des modèles de langage sur des appareils portables et des plateformes basées sur navigateur.

• Comment puis-je contribuer au projet LiteRT ?

  Vous pouvez contribuer directement au projet et collaborer avec les développeurs principaux via la communauté GitHub de LiteRT.

• Où puis-je trouver des modèles GenAI pré-entraînés pour LiteRT ?

  Des modèles GenAI open-weight optimisés sont disponibles sur le Hugging Face Hub.

• Qu'est-ce que l'API CompiledModel dans LiteRT ?

  L'API CompiledModel dans LiteRT automatise la sélection matérielle et permet une exécution asynchrone pour un déploiement simplifié et des performances maximales.