अपनी पसंद के मुताबिक TensorFlow Lite बिल्ड इस्तेमाल करें
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अगर आप एमएल के अनुभवी डेवलपर हैं और पहले से बनी TensorFlow Lite लाइब्रेरी आपकी ज़रूरतों के मुताबिक नहीं है, तो एमएल किट के साथ कस्टम TensorFlow Lite बिल्ड का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, आपको कस्टम ऑप्स जोड़ने पड़ सकते हैं.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-09-06 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\nIf you're an experienced ML developer and the pre-built TensorFlow Lite\nlibrary doesn't meet your needs, you can use a custom\n[TensorFlow Lite](//www.tensorflow.org/mobile/tflite/) build with ML Kit. For\nexample, you may want to add custom ops.\n\nPrerequisites\n\n- A working [TensorFlow Lite](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/README.md#building-tensorflow-lite-and-the-demo-app-from-source) build environment\n\nBundling a custom TensorFlow Lite for Android\n\nBuild the Tensorflow Lite AAR: \n\n```\nbazel build --cxxopt='--std=c++11' -c opt \\\n --fat_apk_cpu=x86,x86_64,arm64-v8a,armeabi-v7a \\\n //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite\n```\n\nThis will generate an AAR file in `bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/`.\nPublish the custom Tensorflow Lite AAR to your local\n[Maven](https://maven.apache.org/download.cgi) repository: \n\n```\nmvn install:install-file -Dfile=bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite.aar -DgroupId=org.tensorflow \\\n -DartifactId=tensorflow-lite -Dversion=0.1.100 -Dpackaging=aar\n```\n\nFinally, in your app `build.gradle`, override Tensorflow Lite with your custom\nversion: \n\n implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'"]]
