近些年來，各大科技公司都在致力于人工智能與機器學習的研究，其中 Google 是在該領域發展最為迅速的公司，如今 Google 已經將這些技術運用于搜索、郵件、翻譯、助手等多個領域。在今年的 Google I/O 2021 上，Google 還對外展示了 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications) ，這是一個利用 AI 技術，專為對話應用設計的語言模型。

最近一年，各大科技公司還將人工智能與機器學習的研究重點從服務器端轉移至設備端。相比于原本的服務器端運算，設備端的運算速度更快、延遲更低、無需網絡連接、并且能夠保護用戶隱私，還能有效降低手機這類設備的電量消耗。

為了幫助提高機器學習技術在 Android 系統中的使用率，Google 近日決定將 Android ML 平臺 —— 主要是 TensorFlow Lite 直接添加到 Play services 中。Google Play services 是負責 Android 上面向用戶的關鍵功能，并為第三方應用程序開發人員提供了各種工具的訪問，最新添加的功能將會是設備上的機器學習。

Google 發現，如今在 Android 設備上部署設備端 ML 的開發團隊會遇到這些常見的挑戰：

• 許多應用程序受限于容量大小，因此必須為 ML 捆綁和管理額外的庫，這可能是一個巨大的成本;
• 與基于服務器的 ML 不同，不同的 Android 設備其計算環境具有高度差異，導致在性能、穩定性和準確性方面產生顯著差異;
• 最大限度地提高設備端 ML 功能的覆蓋率可能導致使用更廣泛，但也更老舊的 API;這限制了 ML 最新技術的使用。
• 為了幫助解決這些問題，Google 建立了 Android ML 平臺 —— 一個可更新的、完全集成的 ML 推理棧。有了 Android ML 平臺，開發者可以得到：
• 內置于設備上的推理基本要素 —— Google 將為 Android 提供設備上的推理二進制文件，并保持更新，這還會減少 apk 文件的大小;
• 所有設備上的最佳性能 —— Google 還將優化與 Android 設備的集成，并根據設備自動做出性能決策，包括在可用時啟用硬件加速;
• 跨 Android 版本的一致 API —— 定期通過 Google Play Services 交付更新。

雖然這項功能在今年晚些時候才會正式推出，但 Google 將為那些有興趣更早參與這項計劃的開發者提供 Early Access 測試計劃，開發者們可以訪問這個頁面提前注冊登記(鏈接)。

本文轉自OSCHINA

本文標題：Google 將 TensorFlow Lite 引入 Play Services

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