Skip to main content

> ML_KUTUPHANE // TENSORFLOW-JS_v1.0

TensorFlow.js

Google / TensorFlow Team — JavaScript, WebGL ve WebGPU içinde model eğitmek ve dağıtmak için Google'ın makine öğrenimi kütüphanesi.

client-edge-embeddedv4.21.0Apache-2.0qualified
Resmi DokümantasyonKaynak Kod Deposu

Model Eğitimi (Training)

Destekleniyor
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDA
Dağıtık Eğitim (Distributed):Hayır

Model Sunumu (Inference)

Destekleniyor
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDAWEBGPUWASM
Hedef Ortamlar (Targets):browser, edge, server

Neleri Sağlar (Ne Yapar)

  • +WebGL, WebGPU ve WebAssembly aracılığıyla tüm modern web tarayıcılarında istemci tarafında sinir ağlarını çalıştırma
  • +Federe öğrenme için kullanıcı etkileşimlerini kullanarak doğrudan tarayıcıda küçük modeller eğitme
  • +Yerel C++ libtensorflow bağlarını kullanarak Node.js içinde sunucu tarafında yüksek performansla çalışma
  • +tfjs-converter ile standart Python TensorFlow ve Keras modellerini tarayıcıya hazır model.json formatlarına dönüştürme

Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)

  • -Özel ONNX/WASM hatları olmadan modern Hugging Face SafeTensors LLM ağırlıklarını doğal olarak çalıştırma
  • -Milyarlarca parametreli büyük dil modellerini destekleme (32-bit tarayıcı bellek sınırları nedeniyle)
  • -Ultra düşük güçlü mikrodenetleyicilerde C++ gömülü çalışma zamanlarının yerini alma (TFLite Micro kullanın)

>Uygun İş Tipleri

  • Web tarayıcılarında sıfır sunucu maliyetli bilgisayarlı görü (yüz tespiti, arka plan bulanıklaştırma, jest takibi)
  • Veriler bir arka uca gönderilmeden önce gizlilik öncelikli istemci tarafı metin duygu analizi veya PII temizleme
  • Doğrudan dokümantasyon web sitelerine yerleştirilmiş etkileşimli eğitici yapay zeka demoları

>Uygun Olmayan İş Tipleri

  • 70B parametreli üretken dil modellerini dağıtma (tarayıcı WASM bellek sınırları ~2GB-4GB civarındadır)
  • Büyük ölçekli çok düğümlü kurumsal derin öğrenme eğitimi
Veri Yerleşimi ve İkameti

%100 cihaz üzerinde istemci işleme. Sıfır kullanıcı web kamerası videosu, mikrofon sesi veya metin girdisi tarayıcı korumalı alanını asla terk etmez.

Güvenlik Değerlendirmesi

Apache-2.0 lisansı. Ağ üzerinden hiçbir kişisel veri aktarılmadığı için tasarım gereği GDPR/HIPAA uyumludur.

Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar

Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:low
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
  • Tarayıcı JavaScript belleği çoğu motorda 32-bit ArrayBuffer tahsisleriyle sınırlıdır ve toplam model ağırlığı boyutlarını 2GB'ın altına sınırlar.

İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)

Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:

runtime-oom-crash

> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları

TensorFlow.js Documentationofficial-docs • >=4.15.0, <=4.21.x
2026-09-25HIGH