TensorFlow Lite لنظام Android هو إصدار خفيف الوزن من TensorFlow مصمم خصيصًا للأجهزة المحمولة والمدمجة. يتم استخدامه بشكل أساسي لتشغيل نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا على الأجهزة المحمولة لأداء مهام الاستدلال بكفاءة. تم تحسين TensorFlow Lite لمنصات الأجهزة المحمولة ويهدف إلى توفير زمن وصول منخفض وحجم ثنائي صغير لتمكين التنفيذ السريع والسلس لنماذج التعلم الآلي على الأجهزة ذات الموارد الحسابية المحدودة.
إحدى الخصائص الرئيسية لـ TensorFlow Lite هي أنه مُحسّن للاستدلال فقط. يشير الاستدلال إلى عملية استخدام نموذج التعلم الآلي المُدرب للتنبؤ بالبيانات الجديدة. في سياق تطبيقات الهاتف المحمول، يعد الاستدلال هو المهمة الرئيسية التي تم تصميم TensorFlow Lite للتعامل معها. وهذا يعني أن TensorFlow Lite ليس مخصصًا لتدريب نماذج التعلم الآلي مباشرة على الأجهزة المحمولة.
يتطلب تدريب نماذج التعلم الآلي عادةً موارد حسابية كبيرة، خاصة بالنسبة للنماذج المعقدة ومجموعات البيانات الكبيرة. يتضمن تدريب النموذج تحسينًا متكررًا لمعلمات النموذج باستخدام كميات كبيرة من بيانات التدريب، وهو أمر مكثف حسابيًا ويستغرق وقتًا طويلاً. ونتيجة لذلك، يتم عادةً تدريب نماذج التعلم الآلي على خوادم أو محطات عمل قوية مزودة بوحدات معالجة الرسومات أو وحدات معالجة الرسومات (TPU) عالية الأداء.
بمجرد تدريب النموذج وتحسين معلماته، يمكن تحويل النموذج إلى تنسيق متوافق مع TensorFlow Lite للنشر على الأجهزة المحمولة. يدعم TensorFlow Lite الأدوات والمحولات المتنوعة لتحويل نماذج TensorFlow إلى تنسيق يمكن استخدامه للاستدلال على الأجهزة المحمولة. تعمل عملية التحويل هذه على تحسين النموذج للتنفيذ على الأجهزة المحمولة، مما يضمن الأداء الفعال وزمن الوصول المنخفض.
يُستخدم TensorFlow Lite لنظام Android بشكل أساسي في مهام الاستدلال، مما يسمح لتطبيقات الهاتف المحمول بالاستفادة من قوة نماذج التعلم الآلي لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى. عادةً ما يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على أجهزة أكثر قوة نظرًا للمتطلبات الحسابية لعملية التدريب.
يعد TensorFlow Lite لنظام Android أداة قيمة لنشر نماذج التعلم الآلي على الأجهزة المحمولة للقيام بمهام الاستدلال، مما يتيح للمطورين إنشاء تطبيقات جوال ذكية وسريعة الاستجابة دون الحاجة إلى اتصال دائم بالخادم لمعالجة النماذج.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals