[20/04/2020] Google ha anunciado TensorFlow Lite Model Maker, una herramienta para convertir un modelo existente de TensorFlow al formato TensorFlow Lite utilizado para servir predicciones en hardware ligero como los dispositivos móviles.
Los modelos TensorFlow pueden ser bastante grandes, y servir predicciones a distancia desde un hardware robusto capaz de manejarlas no siempre es posible. Google creó el formato del modelo TensorFlow Lite para hacer más eficiente el servicio de predicciones a nivel local, pero la creación de una versión de TensorFlow Lite de un modelo previamente requería algo de trabajo.
En una entrada de blog, Google describió cómo el Modelador TensorFlow Lite adapta los modelos existentes de TensorFlow al formato Lite con solo unas pocas líneas de código. El proceso de adaptación utiliza uno de un pequeño número de tipos de tareas para evaluar el modelo y generar una versión Lite. El inconveniente es que sólo un par de tipos de tareas están disponibles para su uso en este momento - es decir, la clasificación de imágenes y texto - por lo que los modelos para otras tareas (por ejemplo, la visión artificial) todavía no están soportados.
Otras herramientas de TensorFlow Lite anunciadas en el mismo post incluyen una herramienta para generar automáticamente código de envoltura específico de la plataforma para trabajar con un modelo determinado. Debido a que la codificación manual de envolturas para modelos puede ser propensa a errores, la herramienta genera automáticamente la envoltura a partir de los metadatos del modelo autogenerado por Model Maker. La herramienta está disponible actualmente en una versión beta de pre-lanzamiento, y solo es compatible con Android en este momento, con planes para integrarla eventualmente en Android Studio.
Serdar Yegulalp, InfoWorld (EE.UU.)