Googleの新しいAIランタイム：LiteRTについて
近年、AI（人工知能）の進化に伴い、さまざまなデバイスでAIモデルを効率的に動作させるための技術が求められています。Googleはこのニーズに応えるべく、TensorFlow Lite（TFLite）という高性能なAIランタイムを提供してきました。そして、2024年9月4日より、新たに「LiteRT」という名前に改称されました。この新しい名前は、より広いビジョンを反映したものです。
新しい名前、同じ信頼性
LiteRTは、TensorFlow Liteの高性能さを引き継ぎつつ、*PyTorch*、*JAX*、*Keras* など、様々なフレームワークで作成したモデルもサポートするようになりました。この変化により、開発者は人気のあるフレームワークから始め、*驚異的なパフォーマンス*でデバイス上でモデルを動作させることが可能となります。
- LiteRTはGoogle AI Edgeツールの一部であり、Android、iOS、組み込みデバイス上でMLおよびAIモデルをシームレスにデプロイを可能にします。
- AI Edgeの優れたモデル変換および最適化ツールにより、オープンソースやカスタムモデルのデバイス開発が簡単になります。
変更の詳細
LiteRTの導入は順次行われ、その過程で開発者ドキュメントが新しい名前に更新されます。この新しいドキュメントは、以下のリンクからアクセスできます。
- ai.google.dev/edge/litertにて、すべての開発者向けドキュメントが更新されます。
- 旧来のTensorFlow Liteのドキュメントは、自動的にLiteRTの新しいページにリダイレクトされます。
重要なことに、既存のアプリやTensorFlow Liteを使用しているものには、影響が出ないという保証があります。これにより、開発者は安心してLiteRTへの移行を図ることができます。
LiteRTへのアクセス方法
LiteRTへの移行は可能な限り非侵襲的であることを目指しています。現在TensorFlow Liteをパッケージを通じて使用している方は、以下の点に注意が必要です。
- Maven、PyPi、Cocoapodsから新しいLiteRTを使用するように依存関係を更新する必要があります。
- Google Play Servicesを通じてTensorFlow Liteを使用している場合、特別な変更は必要ありません。
- ソースからTensorFlow Liteを自分でビルドしている場合は、TensorFlowリポジトリからのビルドを継続してください。
よくある質問
LiteRTへの変更は多くの開発者にとって心配の種となることがありますが、以下のFAQを通じて不安を解消できるかもしれません。
- LiteRTの実装で最も重要な変更は何ですか？
現時点での主要な変更は新しい名前だけです。生産環境のアプリには影響しません。 - TensorFlow Liteサポートライブラリに何か変更はありますか？
サポートライブラリやTensorFlow Lite Tasksは既存のリポジトリに残ります。 - .tfliteファイルの拡張子やフォーマットに変更はありますか？
いいえ、これは変更されませんので、従来通り利用してください。
LiteRTの未来
Googleは、LiteRTが幅広いモデルに対して最高のパフォーマンスを発揮する最も簡単に使えるランタイムとなるよう、引き続き開発を進める意向を示しています。新しい機能やアップデートが続々と発表される予定ですので、開発者は常に最新の情報をチェックして、LiteRTを最大限に活用することが求められます。
最後に、LiteRTを使った実践例を見つけるためには、公式のLiteRTサンプルリポジトリを確認することが推奨されます。これにより、AIモデルのデプロイや最適化がどのように行われるのかを理解し、自分のプロジェクトに生かすことができるでしょう。
これからもLiteRTの動向を見守り、技術の進展を楽しみにしましょう。
