能否借助ML Kit将自定义深度学习模型部署到Android/iOS？具体如何操作？

可以实现，Google ML Kit完全支持自定义TensorFlow Lite（TFLite）模型的端侧部署，也支持将自定义模型和ML Kit内置API组合成完整工作流在Android、iOS设备上运行，具体实现方法如下：

ML Kit的自定义模型部署能力已经内置了硬件加速适配、内存管理、输入输出格式转换等基础能力，你不需要额外适配不同芯片的底层推理框架，直接基于官方提供的接口开发即可覆盖绝大多数端侧部署需求。

1. 模型与工作流预处理 #

• 把你的pipeline中所有自定义深度学习模型转换为TFLite格式，建议根据业务需求选择FP16或INT8量化，在控制精度损失的前提下降低模型体积、提升推理速度。
• 如果pipeline包含预处理、后处理逻辑，优先把可固化的逻辑集成到TFLite模型的计算图中，减少端侧代码开发量。
• 若你需要组合ML Kit内置API和自定义模型搭建pipeline（例如先调用ML Kit的文本检测API裁剪文本区域，再喂入自定义文字识别模型），提前梳理清楚步骤依赖、数据传递的格式要求。

2. Android端部署 #

• 在模块级build.gradle文件中引入ML Kit自定义模型推理依赖，你可以选择将TFLite模型打包到APK的assets目录随应用分发，也可以用ML Kit的云端模型下发能力按需动态下载模型。
• 调用ML Kit提供的自定义模型推理接口加载模型，框架会自动匹配当前设备的最优加速方案（CPU多线程/NNAPI/GPU加速），你也可以根据业务场景手动调整加速配置。
• 按预设的pipeline顺序执行逻辑：先运行ML Kit内置API得到中间结果，将中间结果转换为符合自定义模型输入要求的张量格式，传入模型完成推理，最后解析输出张量得到最终结果。

3. iOS端部署 #

• 通过CocoaPods引入ML Kit自定义模型对应的依赖库，模型可以打包到应用Bundle内随应用分发，也可以通过云端动态加载。
• 初始化自定义模型实例，ML Kit会自动适配Core ML加速，你也可以手动配置推理线程数、加速模式等参数。
• 工作流执行逻辑和Android端一致，按顺序完成内置API调用、数据格式转换、自定义模型推理、结果解析即可。

• 对推理耗时要求高的场景，优先选择INT8量化模型，推理速度通常可以提升2~4倍，大部分场景下精度损失可以控制在1%以内。
• 多模型串联的pipeline可以复用中间张量内存，避免频繁的内存拷贝操作，进一步降低整体耗时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bokey