TensorFlow Lite en los servicios de Google Play

TensorFlow Lite está disponible en el tiempo de ejecución de los servicios de Google Play para todos los dispositivos Android que ejecutan la versión actual de los servicios de Play. Este tiempo de ejecución le permite ejecutar modelos de aprendizaje automático (ML) sin agrupar estáticamente bibliotecas de TensorFlow Lite en su aplicación.

Con la API de servicios de Google Play, puede reducir el tamaño de sus aplicaciones y obtener un rendimiento mejorado con la última versión estable de las bibliotecas. TensorFlow Lite en los servicios de Google Play es la forma recomendada de usar TensorFlow Lite en Android.

Puede comenzar con el tiempo de ejecución de los servicios de Play con el Inicio rápido , que proporciona una guía paso a paso para implementar una aplicación de muestra. Si ya está usando TensorFlow Lite independiente en su aplicación, consulte la sección Migración desde TensorFlow Lite independiente para actualizar una aplicación existente para usar el tiempo de ejecución de los servicios de Play. Para obtener más información sobre los servicios de Google Play, consulte el sitio web de servicios de Google Play .

Usando el tiempo de ejecución de los servicios de Play

TensorFlow Lite en los servicios de Google Play está disponible a través de las siguientes API de lenguaje de programación:

Limitaciones

TensorFlow Lite en los servicios de Google Play tiene las siguientes limitaciones:

  • La compatibilidad con los delegados de aceleración de hardware se limita a los delegados enumerados en la sección Aceleración de hardware . No se admiten otros delegados de aceleración.
  • No se admiten las API de TensorFlow Lite experimentales o obsoletas, incluidas las operaciones personalizadas.

Apoyo y comentarios

Puede proporcionar comentarios y obtener soporte a través de TensorFlow Issue Tracker. Informe problemas y solicitudes de soporte utilizando la plantilla de problemas para TensorFlow Lite en los servicios de Google Play.

Términos de servicio

El uso de TensorFlow Lite en las API de servicios de Google Play está sujeto a los Términos de servicio de las API de Google .

Privacidad y recopilación de datos

Cuando utiliza TensorFlow Lite en las API de servicios de Google Play, el procesamiento de los datos de entrada, como imágenes, videos y texto, se realiza completamente en el dispositivo, y TensorFlow Lite en las API de servicios de Google Play no envía esos datos a los servidores de Google. Como resultado, puede utilizar nuestras API para procesar datos que no deben salir del dispositivo.

Las API de servicios de TensorFlow Lite en Google Play pueden comunicarse con los servidores de Google de vez en cuando para recibir cosas como correcciones de errores, modelos actualizados e información de compatibilidad del acelerador de hardware. Las API de servicios de TensorFlow Lite en Google Play también envían métricas sobre el rendimiento y la utilización de las API en su aplicación a Google. Google utiliza estos datos de métricas para medir el rendimiento, depurar, mantener y mejorar las API, y detectar el uso indebido o el abuso, como se describe con más detalle en nuestra Política de privacidad .

Usted es responsable de informar a los usuarios de su aplicación sobre el procesamiento por parte de Google de TensorFlow Lite en los datos de métricas de las API de los servicios de Google Play según lo exige la ley aplicable.

Los datos que recopilamos incluyen los siguientes:

  • Información del dispositivo (como fabricante, modelo, versión del sistema operativo y compilación) y aceleradores de hardware de ML disponibles (GPU y DSP). Se utiliza para diagnóstico y análisis de uso.
  • Identificador de dispositivo utilizado para diagnóstico y análisis de uso.
  • Información de la aplicación (nombre del paquete, versión de la aplicación). Se utiliza para diagnóstico y análisis de uso.
  • Configuración de API (como qué delegados se están utilizando). Se utiliza para diagnóstico y análisis de uso.
  • Tipo de evento (como creación de intérprete, inferencia). Se utiliza para diagnóstico y análisis de uso.
  • Códigos de error. Utilizado para diagnóstico.
  • Métricas de rendimiento. Utilizado para diagnóstico.

Próximos pasos

Para obtener más información sobre cómo implementar el aprendizaje automático en su aplicación móvil con TensorFlow Lite, consulte la Guía para desarrolladores de TensorFlow Lite . Puede encontrar modelos adicionales de TensorFlow Lite para clasificación de imágenes, detección de objetos y otras aplicaciones en TensorFlow Hub .