tensorflow/tflite-support

해결하는 문제

모델 메타데이터 관리, 자동 API 생성, 학습과 추론 간 일관성을 보장하기 위한 전처리/후처리 유틸리티를 제공함으로써 머신러닝 모델을 모바일 장치에 배포하는 과정을 간소화합니다.

작동 방식

이 툴킷은 네 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다:

• TFLite Support Library: 모바일 배포를 위한 크로스플랫폼 라이브러리입니다.
• TFLite Model Metadata: 모델의 목적과 사용법에 대한 인간 및 기계가 읽을 수 있는 정보를 추가하고 추출하는 도구입니다.
• TFLite Support Codegen Tool: 모델의 메타데이터를 기반으로 모델 래퍼와 사용 가능한 API를 자동으로 생성하는 실행 가능한 도구입니다.
• TFLite Support Task Library: 분류 및 탐지와 같은 일반적인 ML 작업을 위한 최적화된 즉시 사용 가능한 라이브러리 모음입니다.

대상 사용자

TFLite 모델을 모바일 플랫폼(Java, C++, Swift)에 배포해야 하며, 자동 코드 생성을 통한 빠른 도입부터 완전히 사용자 정의 가능한 추론 파이프라인까지 다양한 옵션을 원하는 개발자입니다.

주요 특징

• 크로스플랫폼 지원: Java, C++(개발 중), Swift(개발 중)에서 작동합니다.
• 자동 API 생성: 코드 생성 도구를 사용하여 메타데이터 기반의 모델 인터페이스를 생성합니다.
• 최적화된 작업 라이브러리: 인기 있는 ML 작업을 위한 고성능 인터페이스를 제공합니다.
• 일관된 처리: TF.Image 및 TF.text와 같은 TensorFlow 모듈과 일치하는 전처리/후처리 유틸리티를 포함합니다.