Android ML Platform、TFLite が Google Play Services に統合

On-Device Machine Learning にはさまざまな利点がある一方で、開発者は共通の課題に直面している

• ML 向けの追加ライブラリにより、アプリサイズが増加する

• デバイスによって性能、安定性、精度に大きな差がある

• できるだけ多くのデバイスに対応するため古い API を使う必要があり、その結果、最新の ML 技術を適用しにくい

Google はこの問題を解決するために Android ML Platform を構築した。

• TFLite が Google Play Services に含まれる

• アプリ開発者は On-Device ML のためにライブラリを追加する必要がない

• 一貫した API を提供し、Google Play Services を通じて定期的に更新される。

• Automatic Acceleration 機能を適用

すべてのデバイスで最適な性能を実現（Automatic Acceleration）

• Automatic Acceleration は Android 向け TensorFlow Lite の新機能

• モデルごとのテストを通じて、性能・精度・安定性を考慮した特定デバイス向けの allowlist を作成

• allowlist はランタイム時にハードウェアアクセラレーションを有効化するタイミングを決定するために使われる

今年後半にリリース予定