मोबाइल और IoT उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल तैनात करें
TensorFlow Lite ऑन-डिवाइस अनुमान के लिए एक खुला स्रोत गहन शिक्षण ढांचा है।
यह काम किस प्रकार करता है
धर्मांतरित
एक TensorFlow मॉडल को TensorFlow लाइट कन्वर्टर के साथ एक संपीड़ित फ्लैट बफर में कनवर्ट करें।
अनुकूलन
32-बिट फ़्लोट्स को अधिक कुशल 8-बिट पूर्णांक में परिवर्तित करके या GPU पर चलाकर मात्रा निर्धारित करें।
आम समस्याओं का समाधान
मोबाइल और किनारे के उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित टीएफ लाइट मॉडल और ऑन-डिवाइस एमएल समाधानों का अन्वेषण करें।
लोगों, गतिविधियों, जानवरों, पौधों और स्थानों सहित सैकड़ों वस्तुओं की पहचान करें।
बाउंडिंग बॉक्स के साथ कई वस्तुओं का पता लगाएं। हाँ, कुत्ते और बिल्लियाँ भी।
BERT के साथ दिए गए पाठ्यांश की सामग्री के आधार पर प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा मॉडल का उपयोग करें।
हमारे कुछ TensorFlow Lite उपयोगकर्ता
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मोबाइल और वेब एमएल विकास के बीच की खाई को पाटने के लिए, आप WebAssembly की शक्ति के साथ वेब पर TensorFlow लाइट टास्क लाइब्रेरी को आसानी से तैनात कर सकते हैं।
TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र एज इंपल्स जैसी कंपनियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता को डोमेन विशेषज्ञों के हाथों में रखने में सक्षम बनाता है जो उपभोक्ता और औद्योगिक प्रौद्योगिकियों की अगली पीढ़ी का निर्माण कर रहे हैं।
कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करना सीखें और कोड की कुछ पंक्तियों के साथ इसे एंड्रॉइड ऐप पर तैनात करें। आपको बस Android Studio और एक वेब ब्राउज़र चाहिए। कोई मशीन सीखने के ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।