أصدرت Google مؤخرًا مكتبة JavaScript جديدة - LiteRT.js، مصممة لتحسين سرعة معالجة التعلم الآلي وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي على جانب متصفح الويب بشكل ملحوظ. تشير هذه الخطوة إلى أن Google تعمل على جلب وقت تشغيل LiteRT المحسّن للجوال إلى منصة الويب، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالعمل بكفاءة مباشرة في بيئة المتصفح المحلية دون الاعتماد على المعالجة من جانب الخادم.
بالمقارنة مع TensorFlow.js الحالي، يُظهر LiteRT.js مزايا أداء واضحة. يُذكر أن المكتبة تستخدم تقنية WebAssembly وتدمج بشكل عميق واجهات تسريع الأجهزة مثل WebGPU وWebNN لتحل محل TensorFlow.js السابقة المستندة إلى JavaScript kernel، وبالتالي تحقيق قدرات حوسبة أكثر كفاءة. تُظهر الاختبارات التي أجرتها Google على جهاز MacBook Pro لعام 2024 المزود بشريحة M4 أن سرعة المعالجة في وقت التشغيل الجديد هذا تبلغ ثلاثة أضعاف سرعة الحل الحالي.
في السابق، كان وقت تشغيل LiteRT يخدم بشكل أساسي منصات الهواتف المحمولة التي تعمل بنظامي Android وiOS. بفضل هذا التحديث، يمكن للمطورين الآن الحصول على إمكانات نشر أكثر قوة للذكاء الاصطناعي على الويب من خلال WebAssembly. بالنسبة للمطورين الذين يستخدمون TensorFlow.js، تكون عملية الترحيل سلسة نسبيًا. إذا كان لديك بالفعل ملف .tflite، فأنت تحتاج فقط إلى تبديل وقت تشغيل JavaScript إلى LiteRT.js؛ إذا كنت تستخدم تنسيق TensorFlow/Keras SavedModel، فيمكنك تعديله من خلال محول LiteRT المدمج في حزمة Python TensorFlow.
أثار الإصدار اهتمامًا في الصناعة، حيث بدأ الكثيرون في التكهن بما إذا كانت Google ستتخلص تدريجيًا من دعم TensorFlow.js أو ستلغي أولوياته وتتطلع إلى كيفية أداء المكتبة فعليًا على نطاق أوسع من الأجهزة خارج أجهزة Apple.