https://android-developers.googleblog.com/2021/07/announcing-androids-updateable-fully.html
On-Device Machine Learning은 여러 장점이 있지만 개발자들은 공통적인 문제에 직면하게 됨 - ML을 위한 추가 라이브러리로 앱 싸이즈가 증가함 - 디바이스에 따라 성능, 안정성, 정확도가 많이 달라짐 - 최대한 많은 디바이스에 적용하기 위해 오래된 API를 사용해야 하며, 이로 인해 최신 ML 기술을 적용하기 어려움
구글은 이 문제를 풀기 위해 Android ML Platform를 구축. - TFLite가 Google Play Services에 포함됨 - 앱 개발자는 On-Device ML를 위해 라이브러리를 추가할 필요가 없음 - 일관된 API를 제공하며 Google Play Services를 통해 정기적으로 업데이트 됨. - Automatic Acceleration 기능 적용
모든 장치에서 최적의 성능 (Automatic Acceleration) - Automatic Acceleration은 Android용 TensorFlowLite의 새로운 기능 - 모델별 테스트를 통해 성능, 정확성 및 안정성을 고려하여 특정 장치에 대한 allowlist를 생성 - Allowlist는 런타임에 하드웨어 가속을 활성화 할 시기를 결정하는 데 사용
올해 말에 출시될 예정 음성 기능은 200자로 제한됨 | 
