🐍 Úvod do TensorFlow Lite & Python

TensorFlow Lite (TFLite) ve spojení s Pythonem otevírá dveře on-device strojovému učení na zařízeních s omezenými zdroji, jako jsou chytré telefony, vestavěné systémy nebo microkontrolléry. Tento článek vás provede klíčovými principy, optimalizacemi a best practices, aniž bychom se zabývali konkrétními kusy kódu.

⚙️ Příprava prostředí

• Instalace nástrojů:

  • Základní Python ≥ 3.7

  • Balíčky TensorFlow a TensorFlow Lite Runtime

• Vizualizační pomocníci:

  • Netron pro prohlížení .tflite modelů

• Model Optimization Toolkit:

  • Nástroje pro kvantizaci a pruning, které zmenšují velikost i nároky na paměť

🔄 Proces konverze modelu

1. Export z TensorFlow
   Připravte si již vytrénovaný model ve formátu SavedModel.

2. Inicializace konvertoru
   Využijte vestavěné funkce TensorFlow Lite pro převod formátu modelu.

3. Nastavení optimalizací
   Zvolte post-training quantization nebo quantization-aware training podle požadované přesnosti a velikosti.

🧮 Kvantizace a optimalizace

• Post-training quantization (PTQ):
  Převod parametrů z float32 do int8 či uint8, což výrazně snižuje velikost modelu.

• Quantization-aware training (QAT):
  Simulace vlivu kvantizace již během tréninku pro udržení vysoké přesnosti.

• Balancování:
  Pečlivě vyhodnocujte kompromis mezi menší velikostí a úrovní přesnosti.

📱 Nasazení a inference

• Načtení modelu:
  V Pythonu je k dispozici interpreter, který model načte a připraví.

• Příprava vstupních dat:
  Zjistěte požadavky na rozměry a datové typy, následně upravte data pro inference.

• Spuštění inference:
  Interpreter provede predikci a vrátí výsledky v želaném formátu.

• Multithreading:
  Podpora více vláken pro paralelní zpracování a nižší latenci.

📊 Měření výkonu

• TFLite Profiler:
  Detekce úzkých hrdel v inference pipeline.

• Externí nástroje:
  – Python profiler (cProfile) pro sledování celkové zátěže
  – Nástroje pro sledování paměťové stopy na úrovni OS

🛠️ Integrace na edge zařízení

• Raspberry Pi a Linux embedded:
  – Real-time inference nad video streamem přes OpenCV
  – Vytvoření jednoduchého REST API pro vzdálené volání modelu

• Microcontrollers (Arduino, ESP32):
  – Použití TensorFlow Lite for Microcontrollers
  – Embedování modelu přímo do firmwaru zařízení

🚀 Doporučené postupy

• Pravidelně měřte a porovnávejte výkon před a po optimalizaci.

• Využívejte vizualizační nástroje pro pochopení vnitřní struktury modelu.

• Věnujte pozornost limitům paměti a energie na cílovém zařízení.

• Dokumentujte si konfiguraci kvantizace a interpretace výsledků pro snadnější reprodukovatelnost.