Android ML Platform, TFLite Google Play Services में एकीकृत

On-Device Machine Learning के कई फायदे हैं, लेकिन डेवलपर्स को कुछ आम समस्याओं का सामना करना पड़ता है

• ML के लिए अतिरिक्त लाइब्रेरी जोड़ने से app size बढ़ जाता है

• device के अनुसार performance, stability और accuracy में काफी फर्क आता है

• जितने ज़्यादा devices पर संभव हो सके लागू करने के लिए पुराने API इस्तेमाल करने पड़ते हैं, और इससे नवीनतम ML तकनीकों को लागू करना मुश्किल हो जाता है

Google ने इस समस्या को हल करने के लिए Android ML Platform बनाया है.

• TFLite अब Google Play Services में शामिल है

• app developers को On-Device ML के लिए अलग से लाइब्रेरी जोड़ने की ज़रूरत नहीं है

• यह एक consistent API प्रदान करता है और Google Play Services के माध्यम से नियमित रूप से अपडेट होता है.

• Automatic Acceleration फीचर लागू किया गया है

सभी devices पर सर्वोत्तम performance (Automatic Acceleration)

• Automatic Acceleration, Android के लिए TensorFlowLite का नया फीचर है

• model-आधारित testing के जरिए performance, accuracy और stability को ध्यान में रखकर खास devices के लिए allowlist बनाई जाती है

• allowlist का उपयोग runtime में यह तय करने के लिए किया जाता है कि hardware acceleration कब सक्षम किया जाए

इसे इस साल के अंत में जारी किया जाना है