أصبح بإمكان تطبيق ويب تحميل نموذج .tflite وتشغيله داخل المتصفح باستخدام LiteRT.js، وهو ربط JavaScript لمحرك LiteRT من Google. الهدف هو نقل الاستدلال إلى جهاز المستخدم بدل إرسال كل صورة أو صوت إلى خادم.
ثلاثة مسارات للتسريع
يستخدم LiteRT.js مكتبة XNNPACK على المعالج، وWebGPU للوصول إلى البطاقة الرسومية، ويستعد لـWebNN لاستغلال وحدات NPU. وتعرض Google تحويل نماذج PyTorch وتكميمها قبل النشر، إلى جانب أمثلة للبحث المتجهي واكتشاف الأجسام وتقدير العمق وتحسين الصور.
تقول Google إن اختبارات محددة أظهرت تفوقًا يصل إلى ثلاثة أضعاف على بعض محركات الويب، وتسارعًا أكبر عند مقارنة GPU أو NPU بالتنفيذ على CPU. هذه أرقام من بيئة مضبوطة على MacBook Pro بمعالج M4؛ أداء التطبيق الحقيقي سيختلف حسب النموذج والجهاز والمتصفح.
الأثر العملي
التشغيل المحلي يقلل زمن الذهاب إلى الخادم ويحسن الخصوصية، لكنه ينقل تكلفة تنزيل النموذج والذاكرة واستهلاك الطاقة إلى المستخدم. LiteRT.js مناسب أكثر للنماذج المضغوطة والمهام اللحظية، وليس بديلًا تلقائيًا لكل inference سحابي.
المصدر الرسمي: Google Developers Blog — 9 يوليو 2026.