انتقل إلى المحتوى الرئيسي

TensorFlow Lite: تشغيل النماذج على الهواتف والأجهزة المتّصلة

نموذج يعيش داخل دفتر Jupyter لا يخدم أحدًا في حقل قمح، أو في مترو بلا شبكة، أو على صندوق دفع منعزل في متجر جبليّ. تُغطّي هذه الدورة الانتقال من نموذج Keras إلى ملفّ ثنائيّ .tflite يعمل في عشرات المِلّي ثانية على هاتف من فئة اقتصاديّة، دون اتّصال، ودون خادم، ودون إرسال أيّ صورة إلى خدمة خارجيّة.

أُعيدت تسمية المكتبة LiteRT سنة 2024، لكنّ الاسم المألوف يبقى « TensorFlow Lite »: الملفّات الثنائيّة، وحزم Android وiOS، والواجهة البرمجيّة العلنيّة كلّها لا تزال تتحدّث عن TFLite. تُبقي الدورة على هذه التسمية.

مدّة الدورة: 4 ساعات​

ما ستتعلّمه​

  • تقدير ميزانيّة للذاكرة وللحساب وللطاقة قبل كتابة أوّل سطر شيفرة
  • تحويل نموذج Keras إلى صيغة .tflite، وقراءة البيانات الوصفيّة للتوقيع
  • تقليص الحجم وزمن الاستجابة بالتكميم (المدى الديناميكيّ، int8 الكامل، float16)
  • تحديد اللحظة التي يصير فيها التدريب الواعي بالتكميم (QAT) ضروريًّا لا اختياريًّا
  • تقليم نموذج دون إتلاف دقّته، وفهم لماذا لا يتقلّص الملفّ إلاّ بعد الضغط
  • الاختيار بين CPU، وGPU، وNNAPI، وCore ML، وXNNPACK عبر مفوَّض، مع إدارة الرجوع الآمن
  • إدماج النموذج في تطبيق Android ثمّ iOS، مع معالجة مسبقة موحَّدة بين الخادم والعميل
  • قياس زمن الاستجابة وعشيراته المئويّة، وطاقة الاستدلال الواحد، على ثلاث فئات من الهواتف

المتطلّبات المسبقة​

  • الدورة 08 (TensorFlow وKeras): SavedModel، وحلقة fit، وtf.function
  • الدورة 10 (الشبكات الالتفافيّة): معرفة بـMobileNet والتعلّم بالنقل
  • أساسيّات بايثون ومعالجة الصور بـNumPy

الخيط الأحمر للدورة​

تستند كلّ وحدة إلى المسألة العمليّة نفسها: مصنِّف لأمراض أوراق النباتات (مجموعة PlantVillage العموميّة، MobileNetV2 مُعاد ضبطه) يعمل داخل تطبيق موبايل مخصَّص لمزارعين يشتغلون دون اتّصال في مناطق ريفيّة. قيود الميدان (1)، ثمّ التحويل (2)، ثمّ التكميم بعد التدريب (3)، ثمّ الواعي بالتكميم (4)، ثمّ التقليم (5)، ثمّ المفسّر والمفوَّضون (6)، ثمّ Android (7)، ثمّ iOS (8)، ثمّ القياسات (9)، ثمّ التطبيق النهائيّ (10). عند كلّ خطوة، يمتلئ سطر جديد من جدول « حجم الملفّ، الوسيط المئويّ لزمن الاستجابة، الدقّة على 38 صنفًا »، فيصير موازنة القرارات مقروءة بلمحة عين.

وحدات الدورة​

  1. القيود الخاصّة بالاستدلال على الجهاز
  2. التحويل إلى TensorFlow Lite
  3. التكميم بعد التدريب
  4. التدريب الواعي بالتكميم
  5. التقليم وتقليل الحجم
  6. المفسّر والمفوَّضون العتاديون
  7. التكامل مع Android
  8. التكامل مع iOS
  9. قياس زمن الاستجابة واستهلاك الطاقة
  10. مشروع: تصنيف الصور على الهاتف
  11. المراجعة والاختبار

التقييم والشهادة​

يُختَم المسار باختبار من 40 سؤالًا يغطّي الوحدات العشر كلّها، ويُشدَّد فيه على الحُكم لا على الاستظهار: متى يجب اللجوء إلى QAT، وكيف نُهيّئ جَمْعًا تمثيليًّا للمعايرة، وأيّ مفوَّض نختار لسلسلة هواتف بعينها. عند النجاح تُمنح شهادة الإتمام فورًا، ورقمها قابل للتحقّق من أيّ طرف على المنصّة.

أمّا الدورات المجانيّة فتُختَم باختبار من 5 أسئلة مع معاينة للشهادة، دون شهادة معتمَدة.