TF Lite Edge AI Quantisierung On-Device
Machine Learning, das offline auf dem Gerät läuft — kein Cloud-Roundtrip, keine Datenpreisgabe. Quantisierte TFLite-Modelle für Bilderkennung, Aktivitätserkennung und NLP-Inferenz auf Android (NNAPI, GPU-Delegate) und iOS (Metal-Delegate). Entwickelt und getestet für genau die Hardware, die Sie tatsächlich ausliefern.
Wir setzen TFLite-Inferenz-Pipelines in Logistik-, Health- und Consumer-Apps ein, in denen Offline-Fähigkeit und Datenschutz nicht verhandelbar sind. Wir konvertieren TensorFlow- und PyTorch-Modelle in das TFLite-Flatbuffer-Format, wenden INT8- oder FP16-Post-Training-Quantisierung an und wählen den passenden Hardware-Delegate für die jeweilige Geräteklasse. Wenn sich das Modell im Laufe der Zeit verbessern soll, entwickeln wir einen OTA-Aktualisierungsmechanismus, der neue Flatbuffer-Gewichte ohne App-Store-Release herunterlädt.
Herausforderungen
INT8-Quantisierung kann die Objekterkennungs-mAP um 3–10 % verschlechtern, wenn der repräsentative Datensatz zu klein ist. Wir kalibrieren mit einer statistisch repräsentativen Stichprobe aus Ihren Produktionsdaten.
Der NNAPI-Delegate ist auf manchen OEM-Android-Builds nicht verfügbar oder fehlerhaft. Wir implementieren eine Delegate-Fallback-Kette (GPU → NNAPI → CPU) und testen auf der Gerätematrix, die Sie tatsächlich ausliefern.
Ein 20 MB großes float32-Modell kann auf Einsteigergeräten zu OOM führen. Wir wenden Dynamic-Range-Quantisierung und Architektur-Pruning an, um unter 8 MB zu bleiben und gleichzeitig die Latenz-SLA einzuhalten.
PyTorch-Modelle erfordern ein ONNX-Zwischenformat oder torch.export für eine saubere TFLite-Konvertierung. Custom Ops, die nicht im TFLite-Op-Set enthalten sind, benötigen einen Custom-Op-Kernel in C++.
Operationen des Metal-Delegates müssen auf dem Metal-kompatiblen Thread laufen. Wir isolieren die Inferenz in einer dedizierten DispatchQueue und validieren sie unter Concurrency-Stress.
Das Ausliefern neuer Modellgewichte erfordert eine Download-Pipeline, Integritätsprüfung und Rollback bei einem Anstieg der Inferenzfehlerrate. Wir implementieren versionierte Modell-Bundles mit SHA-256-Hash-Validierung.
Lösungen
Echtzeit-Klassifizierung und -Erkennung für Retail, Außendienst, medizinische Bildgebung und Augmented-Reality-Overlays — offline-fähig.
IMU-gestützte Aktivitätserkennung, Anomalieerkennung und Gestenklassifizierung anhand von Beschleunigungs- und Gyroskopdaten.
Textklassifizierung, Named-Entity-Recognition und Intent-Erkennung, ohne Nutzertext an eine entfernte API zu senden.
Ein einziges .tflite-Flatbuffer wird auf beiden Plattformen ausgeliefert, mit plattformspezifischer Delegate-Auswahl und identischem Inferenzergebnis.
Post-Training-Quantisierung (INT8/FP16), Magnitude-basiertes Pruning und Architektursuche, um die Hardware-Beschränkungen einzuhalten.
Hintergrund-Modelldownload mit Versions-Gating, Integritätsprüfung und automatischem Rollback bei Genauigkeitsregression.
Stack
TensorFlow Lite, TensorFlow, PyTorch (über ONNX), Android NNAPI, GPU-Delegate, iOS Metal-Delegate, Kotlin, Swift, Android NDK, CMake.
Compliance
DSGVO-konform · HIPAA-fähig · On-Device-Verarbeitung · Datenminimierung
Fallstudien
Patienten-App für ein Labornetzwerk in 40 Städten — Terminbuchung, digitale Befunde, über 2.500 Tests, Integration von Terminplanung und Buchhaltung.
Native iOS- & Android-App für Fitness-Marathons und Challenges — Programme, Statistiken und Bestenlisten auf einem Laravel-Backend, für die USA & EU.
Offline-first iOS- & Android-Außendienst-App für einen Agrardistributor — strukturierter Katalog, Deal-Reporting, Soll-Ist-Vergleich.
Warum YuSMP
Modellkonvertierung, Quantisierung, Delegate-Auswahl und Integration erledigt ein einziges Team — kein Koordinationsaufwand zwischen Data Scientists und Mobile-Entwicklern.
Wir liefern erst aus, wenn das Modell die Genauigkeits- und Latenz-Benchmarks auf den Hardware-Klassen besteht, die Ihre Nutzer tatsächlich in den Händen halten.
Jedes TFLite-Deployment, das wir entwickeln, funktioniert ohne Netzwerkverbindung — eine zwingende Voraussetzung für Logistik-, Außendienst- und Health-Apps.
FAQ
Ja. Wir nutzen torch.export oder ONNX als Zwischenformat und anschließend den TFLite-Konverter. Custom Ops, die nicht im TFLite-Op-Set enthalten sind, erfordern einen C++-Custom-Op-Kernel — den schreiben und testen wir als Teil der Konvertierung.
Typischerweise 1–5 % mAP bei der Objekterkennung und 2–8 % bei NLP-Aufgaben, bei 4-facher Größenreduktion und 2–3-facher Latenzverbesserung. Wir benchmarken auf Ihrer Zielhardware, bevor wir uns auf ein Quantisierungsniveau festlegen.
Das Inferenzergebnis ist identisch; nur der Beschleunigungs-Delegate unterscheidet sich — NNAPI/GPU auf Android, Metal auf iOS. Wir kapseln die Delegate-Auswahl hinter einer gemeinsamen Schnittstelle und validieren die Parität.
Ja — für die Modellgewichte (Flatbuffer). Wir implementieren eine Hintergrund-Download-Pipeline mit SHA-256-Integritätsprüfung und Rollback bei einem Anstieg der Inferenzfehler. Änderungen an der Vorverarbeitungs-Pipeline erfordern ein App-Update.
Der NNAPI-Delegate erfordert Android 8.1 (API 27). Der GPU-Delegate funktioniert ab Android 5.0. Der CPU-Fallback funktioniert ab API 21. Wir konfigurieren die Fallback-Kette passend zu Ihrer minimal unterstützten Version.
On-Device-Inferenz bedeutet, dass die Rohdaten das Gerät nie verlassen. Unter der DSGVO dokumentieren wir dennoch abgeleitete Ergebnisse, sofern sie personenbezogene Daten darstellen, und wenden Datenminimierung auf das an, was die Ausgabeschicht des Modells produziert.
Beides — für Kunden ohne eigenes Data-Science-Team entwickeln und trainieren wir Modelle in TensorFlow/PyTorch, und für Kunden mit bereits trainierten Modellen übernehmen wir Konvertierung und Deployment.
Antwort innerhalb von 1 Werktag. NDA auf Anfrage.
