Das mobile Betriebssystem bekommt vereinen Inferenz-Stack mit dem Framework qua Herzstück und Funktionen zum Optimieren jener Performance z. Hd. die jeweilige Hardware.
Developer Von
- Rainald Menge-Sonnentag
Google hat vereinen Inferenz-Stack z. Hd. Machine-Learning-Anwendungen (ML) hinauf Android angekündigt. Kernstück ist dies mobile Framework TensorFlow Lite. Die geplante Android-ML-Plattform stellt zum vereinen Standardfunktionen zur Hand und kümmert sich zum anderen um Anpassungen an die jeweilige Hardware.
TensorFlow Lite ist im Frühjahr 2019 in Version 1.0 erschienen, nachdem Google es erstmals 2017 vorgestellt hatte. Das ML-Framework ist qua Vorleger Bruder von TensorFlow z. Hd. den Einsatz hinauf Mobilgeräten und im Internet jener Dinge zugeschnitten. Der Anwendungsbereich liegt nicht im Training von Modellen, dies typischerweise große Hardwareanforderungen mit sich bringt, sondern in jener Anwendung, jener sogenannten Inferenz: den Schlussfolgerungen, die Modelle aus dem Training ziehen.
Einheitlicher Inferenz-Stack
Vor allem hinauf Android hat sich TensorFlow Lite qua Standard z. Hd. mobile Anwendungen etabliert. Zwar ist es untergeordnet z. Hd. iOS ausgelegt, Gewiss Apple bietet z. Hd. sein mobiles Betriebssystem mit Core ML ein eigenes Framework an.
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Die angekündigte Android-ML-Plattform mit TensorFlow Lite soll dies Entwickeln von mobilen Machine-Learning-Anwendungen hinauf Googles Betriebssystem vereinheitlichen und vereinfachen. Durch die Integration zu tun sein Entwicklerinnen und Entwickler die Laufzeitumgebung von TensorFlow Lite nicht mehr mit ihren Anwendungen ausliefern. Das verringert die Größe jener Apps und bietet zudem vereinen von jener Anwendung unabhängigen Update-Zyklus.
Das Modell und die Hardware
Das Framework soll darüber hinaus künftig automatische Hardwarebeschleunigung offenstehen: Es entscheidet leibeigen vom verwendeten Modell und jener zugrundeliegenden Hardware, welche Optimierungen es vornimmt. Entwicklerinnen und Entwickler zu tun sein dazu zusätzliche Metadaten bewilligen.
Neben TensorFlow Lite wird Google die Neural Networks API (NNAPI), die seit dem Zeitpunkt Android 8.1 Bestandteil des mobilen Betriebssystems ist, regelmäßig von außen kommend jener Android-Releasezyklen updaten. Auch Hardwaretreiber sollen künftig unabhängig von den Betriebssystem-Releases erscheinen.
Weitere Details lassen sich dem Android-Entwicklungsblog schlussfolgern. Die meisten Funktionen sollen erst im späteren Verlauf des Jahres erscheinen, Gewiss interessierte Entwicklerinnen und Entwickler können sich schon z. Hd. ein Early-Access-Programm registrieren.
(rme)
Quelle: www.heise.de