TensorFlow Lite একটি ছোট, আরও দক্ষ মেশিন লার্নিং (ML) মডেল ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত TensorFlow মডেল ব্যবহার করে। আপনি টেনসরফ্লো লাইটের সাথে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন, বিদ্যমান মডেলগুলিকে সংশোধন করতে পারেন বা আপনার নিজস্ব টেনসরফ্লো মডেলগুলি তৈরি করতে পারেন এবং তারপরে সেগুলিকে টেনসরফ্লো লাইট ফর্ম্যাটে রূপান্তর করতে পারেন৷ TensorFlow Lite মডেলগুলি একটি নিয়মিত TensorFlow মডেল করতে পারে এমন প্রায় যে কোনও কাজ সম্পাদন করতে পারে: ছবি, ভিডিও, অডিও এবং পাঠ্য সহ বিস্তৃত ইনপুট ডেটা ব্যবহার করে অবজেক্ট সনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, প্যাটার্ন শনাক্তকরণ এবং আরও অনেক কিছু।
শেখার রোডম্যাপ
একটি TensorFlow মডেল আছে?
টেনসরফ্লো লাইটের সাথে আপনার মডেল চালানোর বিষয়ে তথ্যের জন্য রূপান্তর বিভাগে যান।TensorFlow Lite এর জন্য একটি মডেল প্রয়োজন?
আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে মডেল পাওয়ার বিষয়ে নির্দেশনার জন্য, পড়তে থাকুন ।TensorFlow Lite এর জন্য মডেল পান
মোবাইল বা এজ ডিভাইসে মেশিন লার্নিং ব্যবহার শুরু করতে আপনাকে টেনসরফ্লো লাইট মডেল তৈরি করতে হবে না। আপনার অ্যাপ্লিকেশনে এখনই ব্যবহার করার জন্য অনেকগুলি ইতিমধ্যে-নির্মিত এবং অপ্টিমাইজ করা মডেল উপলব্ধ। আপনি টেনসরফ্লো লাইটে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করে শুরু করতে পারেন এবং সময়ের সাথে সাথে কাস্টম মডেল তৈরি করতে যেতে পারেন, নিম্নরূপ:
- ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত মডেলগুলির সাথে মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্যগুলি বিকাশ করা শুরু করুন৷
- মডেল মেকারের মতো টুল ব্যবহার করে বিদ্যমান টেনসরফ্লো লাইট মডেলগুলি পরিবর্তন করুন।
- TensorFlow টুল দিয়ে একটি কাস্টম মডেল তৈরি করুন এবং তারপর এটিকে TensorFlow Lite-এ রূপান্তর করুন।
দ্রুত কাজের জন্য মডেল ব্যবহার করা: ML কিট
আপনি যদি মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে দ্রুত বৈশিষ্ট্য বা ইউটিলিটি কাজগুলি বাস্তবায়নের চেষ্টা করছেন, তাহ��ে টেনসরফ্লো লাইটের সাথে ডেভেলপমেন্ট শুরু করার আগে আপনার এমএল কিট দ্বারা সমর্থিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে পর্যালোচনা করা উচিত। এই ডেভেলপমেন্ট টুলটি এমন API সরবরাহ করে যে আপনি বারকোড স্ক্যানিং এবং অন-ডিভাইস অনুবাদের মতো সাধারণ ML কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে মোবাইল অ্যাপ থেকে সরাসরি কল করতে পারেন। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে আপনি দ্রুত ফলাফল পেতে সাহায্য করতে পারেন। যাইহোক, ML Kit এর ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য সীমিত বিকল্প রয়েছে। আরও তথ্যের জন্য, ML Kit ডেভেলপার ডকুমেন্টেশন দেখুন।
আপনার অ্যাপের জন্য মডেল তৈরি করা: সীমাবদ্ধতা
যদি আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি কাস্টম মডেল তৈরি করা আপনার চূড়ান্ত লক্ষ্য হয়, তাহলে আপনাকে একটি টেনসরফ্লো মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিয়ে শুরু করা উচিত বা বিদ্যমান একটি প্রসারিত করা উচিত। আপনি আপনার মডেল ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া শুরু করার আগে, আপনাকে TensorFlow Lite মডেলের সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন হতে হবে এবং এই সীমাবদ্ধতাগুলিকে মাথায় রেখে আপনার মডেল তৈরি করতে হবে:
- সীমিত গণনা ক্ষমতা
- মডেলের আকার
- ডেটার আকার
- সমর্থিত TensorFlow অপারেশন
এই প্রতিটি সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানার জন্য, মডে��� বিল্ড ওভারভিউতে মডেল ডিজাইনের সীমাবদ্ধতাগুলি দেখুন। TensorFlow Lite-এর জন্য কার্যকর, সামঞ্জস্যপূর্ণ, উচ্চ কার্যক্ষমতার মডেল তৈরি করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, পারফরম্যান্সের সেরা অনুশীলনগুলি দেখুন।