Tutti i nuovi sviluppi per il runtime ad alte prestazioni di Google per l'IA on-device saranno esclusivamente su LiteRT. Le applicazioni che utilizzano i pacchetti TensorFlow Lite continueranno a funzionare, ma tutti i nuovi aggiornamenti verranno inclusi solo nei pacchetti LiteRT. Le API LiteRT contengono gli stessi nomi di metodo delle API TF Lite, pertanto la migrazione a LiteRT non richiede modifiche dettagliate al codice.
Per le modifiche ai nomi dei pacchetti, consulta le seguenti guide alla migrazione per piattaforme specifiche.
Eseguire la migrazione con Android
Per eseguire la migrazione di un'applicazione Android che utilizza TensorFlow Lite, sostituisci la dipendenza da org.tensorflow:tensorflow-lite
con com.google.ai.edge.litert
. Il
repository Maven di LiteRT
include i seguenti pacchetti:
com.google.ai.edge.litert:litert
com.google.ai.edge.litert:litert-gpu
com.google.ai.edge.litert:litert-metadata
com.google.ai.edge.litert:litert-support
Puoi apportare questa modifica nelle dipendenze build.gradle
:
dependencies {
...
implementation `com.google.ai.edge.litert:litert:1.0.1`
}
Play Services
LiteRT nel runtime di Play Services continua a utilizzare la dipendenza play-services-tflite
. Se la tua app utilizza già il runtime di Play Services con
TensorFlow Lite, non devi apportare modifiche al codice.
Per utilizzare LiteRT in Play Services, aggiungi quanto segue alle dipendenze build.gradle
:
dependencies {
...
// LiteRT dependencies for Google Play services
implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-java:16.4.0'
// Optional: include LiteRT Support Library
implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-support:16.4.0'
...
}
Esegui la migrazione con Python
Per eseguire la migrazione del codice Python utilizzando Tensorflow Lite, sostituisci il pacchetto PIP da
tflite-runtime
a ai-edge-litert
.
Installa LiteRT con PIP:
$ python3 -m pip install ai-edge-litert
Importa LiteRT con quanto segue:
from ai_edge_litert.interpreter import Interpreter
interpreter = Interpreter(model_path=args.model_file)
Altre biblioteche
Gli SDK Swift e Objective-C per iOS, l'SDK C++, la libreria Task e la libreria Model Maker continueranno a essere disponibili nelle API TensorFlow Lite. Le applicazioni che utilizzano questi SDK o queste librerie non devono eseguire la migrazione a LiteRT.