# 用 LiteRT Tensor API 在边缘端进行原生模型编写

- 原标题：Native Model Authoring for Edge with LiteRT Tensor API
- 类型：博客
- 来源：Google 开发者博客
- 发布时间：2026-10-19
- 首次精选：2026-10-26 22:22
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[inference-hardware-memory](<https://oplearnx.com/md/topics/inference-hardware-memory.md>)（第 22 位）、[local-model-deployment](<https://oplearnx.com/md/topics/local-model-deployment.md>)（第 51 位）
- 原文链接：[https://developers.googleblog.com/native-model-authoring-for-edge-with-litert-tensor-api](<https://developers.googleblog.com/native-model-authoring-for-edge-with-litert-tensor-api>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_45e70d15d3a6](<https://oplearnx.com/resources/pk_45e70d15d3a6>)

## 摘要

Google 开发者博客 2026 年 10 月 19 日的文章，作者为 Ping Yu、Quentin Khan、Chintan Parikh、Lu Wang。文章介绍 LiteRT Tensor API，让开发者以原生 C\+\+ 控制模型图，在异构边缘硬件上统一端到端机器学习计算；同时说明最常见的部署路径是把训练好的模型（如用 LiteRT Torch 转换 PyTorch 模型）交给 LiteRT 运行时执行，而在需要完全控制网络表示与优化、支持新架构或试验新的 lowering 逻辑时可采用原生编写方式，并提到 MLX 和 llama.cpp 的相关先例。适合关注端侧 AI 部署、延迟与内存预算受限场景的开发者阅读。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）