LiteRT (TensorFlow Lite)

一句话定位

Google推出的高性能设备端AI运行时，让机器学习模型在移动设备和嵌入式设备上高效运行。

核心价值

• 解决设备端机器学习的五大关键限制：低延迟、隐私保护、离线运行、小体积、低能耗
• 支持多平台部署，包括Android、iOS、嵌入式Linux和微控制器
• 可将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为高效的TFLite格式

功能亮点

• 硬件加速：通过GPU、NPU和Core ML委托实现高性能推理
• 多框架支持：支持TensorFlow、PyTorch、JAX模型转换
• 跨平台兼容：支持Android、iOS、Web、嵌入式设备
• 多语言SDK：提供Java/Kotlin、Swift、Objective-C、C++、Python API
• 模型优化：支持量化和元数据添加，减小模型体积

适用人群

• 移动应用开发者
• 嵌入式系统工程师
• AI应用开发者
• IoT设备开发者
• 需要离线AI推理的场景

使用场景

• 在移动设备上运行图像识别、语音识别模型
• 嵌入式设备上的实时AI推理
• 需要隐私保护的本地AI处理
• 离线环境下的机器学习应用
• 边缘计算和IoT设备AI部署

综合说明

LiteRT是Google为设备端AI设计的高性能运行时环境，特别适合需要在移动设备、嵌入式系统上运行机器学习模型的场景。它通过硬件加速和模型优化技术，实现了在资源受限设备上的高效AI推理，同时保证了数据隐私和离线运行能力。