TF Lite Edge AI Quantisation On-device
Machine learning che funziona offline sul dispositivo — nessun round-trip verso il cloud, nessuna esposizione dei dati. Modelli TFLite quantizzati per il riconoscimento di immagini, il rilevamento di attività e l'inferenza NLP su Android (NNAPI, delegate GPU) e iOS (delegate Metal). Sviluppato e testato sull'hardware effettivamente utilizzato dagli utenti finali.
Distribuiamo pipeline di inferenza TFLite in app di logistica, sanitarie e consumer dove la capacità offline e la privacy dei dati sono requisiti non negoziabili. Convertiamo modelli TensorFlow e PyTorch in formato flatbuffer TFLite, applichiamo la quantizzazione post-training INT8 o FP16 e selezioniamo il delegate hardware appropriato per il livello di dispositivo target. Quando il modello deve migliorare nel tempo, progettiamo un meccanismo di aggiornamento OTA che scarica i nuovi pesi flatbuffer senza necessità di una release sull'app store.
Challenges
La quantizzazione INT8 può degradare il mAP del rilevamento oggetti del 3–10% se il dataset rappresentativo è troppo ridotto. Effettuiamo la calibrazione con un campione statisticamente rappresentativo dei dati di produzione.
Il delegate NNAPI non è disponibile o presenta bug su alcune build Android OEM. Implementiamo una catena di fallback del delegate (GPU → NNAPI → CPU) e testiamo sulla matrice di dispositivi effettivamente utilizzata.
Un modello float32 da 20 MB può causare OOM sui dispositivi entry-level. Applichiamo la quantizzazione a range dinamico e il pruning dell'architettura per rientrare in 8 MB mantenendo il SLA di latenza.
I modelli PyTorch richiedono un formato intermedio ONNX o torch.export per una conversione TFLite pulita. Le op personalizzate non presenti nel set di op TFLite richiedono un kernel C++ apposito.
Le operazioni del delegate Metal devono essere eseguite sul thread compatibile con Metal. Isoliamo l'inferenza in una DispatchQueue dedicata e la validiamo sotto stress di concorrenza.
Il rilascio di nuovi pesi del modello richiede una pipeline di download, la verifica dell'integrità e il rollback in caso di picco del tasso di errori di inferenza. Implementiamo bundle di modelli con versioning e validazione tramite hash SHA-256.
Solutions
Classificazione e rilevamento in tempo reale per retail, operazioni sul campo, imaging medicale e overlay di realtà aumentata — con capacità offline.
Riconoscimento di attività basato su IMU, rilevamento di anomalie e classificazione di gesti tramite dati di accelerometro e giroscopio.
Classificazione del testo, riconoscimento di entità denominate e rilevamento dell'intento senza trasmettere il testo dell'utente a un'API remota.
Un singolo flatbuffer .tflite distribuito su entrambe le piattaforme con selezione del delegate specifica per piattaforma e output di inferenza identico.
Quantizzazione post-training (INT8/FP16), pruning basato sulla magnitudine e ricerca dell'architettura per adattarsi ai vincoli hardware.
Download del modello in background con controllo della versione, verifica dell'integrità e rollback automatico in caso di regressione della precisione.
Stack
TensorFlow Lite, TensorFlow, PyTorch (via ONNX), Android NNAPI, GPU delegate, iOS Metal delegate, Kotlin, Swift, Android NDK, CMake.
Compliance
Conforme a GDPR · Compatibile con HIPAA · Elaborazione on-device · Minimizzazione dei dati
Cases
App per i pazienti di una rete di laboratori in 40 città — prenotazione appuntamenti, referti digitali, oltre 2.500 esami, integrazioni con scheduling e contabilità.
App native iOS e Android per fitness, maratone e sfide — programmi, statistiche e classifiche su backend Laravel, per mercato USA e UE.
App iOS e Android offline-first per le vendite sul campo di un distributore agricolo — catalogo strutturato, rendicontazione trattative, piano vs consuntivo.
Why YuSMP
Conversione del modello, quantizzazione, selezione del delegate e integrazione sono gestiti da un unico team — nessun overhead di coordinamento tra data scientist e ingegneri mobile.
Non rilasciamo finché il modello non supera i benchmark di precisione e latenza sui livelli hardware effettivamente nelle mani degli utenti.
Ogni deployment TFLite che realizziamo funziona senza connessione di rete — un requisito imprescindibile per app di logistica, operazioni sul campo e sanitarie.
FAQ
Sì. Utilizziamo torch.export o ONNX come formato intermedio, quindi il convertitore TFLite. Le operazioni personalizzate non presenti nel set di op di TFLite richiedono un kernel C++ per op personalizzate — lo sviluppiamo e testiamo come parte del processo di conversione.
In genere del 1–5% di mAP per il rilevamento di oggetti e del 2–8% per i task NLP, con una riduzione delle dimensioni di 4× e un miglioramento della latenza di 2–3×. Effettuiamo benchmark sull'hardware target prima di definire il livello di quantizzazione.
L'output di inferenza è identico; il delegate di accelerazione differisce — NNAPI/GPU su Android, Metal su iOS. Astraiamo la selezione del delegate dietro un'interfaccia comune e ne validiamo la parità.
Sì — per i pesi del modello (flatbuffer). Implementiamo una pipeline di download in background con verifica dell'integrità SHA-256 e rollback in caso di picco di errori di inferenza. Le modifiche alla pipeline di pre-elaborazione richiedono un aggiornamento dell'app.
Il delegate NNAPI richiede Android 8.1 (API 27). Il delegate GPU funziona da Android 5.0. Il fallback su CPU funziona dall'API 21. Configuriamo la catena di fallback in base alla versione minima supportata dal progetto.
L'inferenza on-device significa che i dati grezzi non lasciano mai il dispositivo. Ai sensi del GDPR, documentiamo comunque l'output inferito se costituisce un dato personale e applichiamo la minimizzazione dei dati all'output del livello del modello.
Entrambi — sviluppiamo e addestriamo modelli in TensorFlow/PyTorch per i clienti privi di un team di data science, e gestiamo la conversione e il deployment per i clienti che dispongono già di modelli addestrati.
Risposta entro 1 giorno lavorativo. NDA su richiesta.
Condividete alcuni dettagli e un consulente senior risponderà entro un giorno lavorativo.