דגמים בהתאמה אישית

אם אתה מפתח ML חוו ומודלים שנבנו מראש של ML קיט לא לענות על הצרכים שלך, אתה יכול להשתמש מנהג לייט TensorFlow דגם עם קיט ML.

אירחו את דגמי ה- TensorFlow Lite שלכם באמצעות Firebase או ארזו אותם באפליקציה שלכם. לאחר מכן, השתמש ב- ML Kit SDK לביצוע הסקה באמצעות הגרסה הזמינה ביותר של הדגם המותאם אישית שלך. אם אתה מארח את המודל שלך ב- Firebase, ML Kit מעדכן את המשתמשים שלך באופן אוטומטי עם הגרסה האחרונה.

iOS אנדרואיד

יכולות מפתח

אירוח דגם TensorFlow Lite אירחו את הדגמים שלכם באמצעות Firebase כדי להפחית את הגודל הבינארי של האפליקציה שלכם ולוודא שהאפליקציה שלכם תמיד משתמשת בגרסה העדכנית ביותר שיש למודל שלכם.
הסקת ML במכשיר בצע הסקה באפליקציית iOS או Android באמצעות ערכת ה- ML Kit SDK להפעלת דגם ה- TensorFlow Lite המותאם אישית שלך. המודל יכול להיות משולב עם האפליקציה, להתארח בענן או לשניהם.
דגם אוטומטי ציין מקורות מודל מרובים; השתמש במודל המאוחסן באופן מקומי כאשר המודל המתארח בענן אינו זמין
עדכוני דגם אוטומטיים הגדר את התנאים שבהם האפליקציה שלך מורידה אוטומטית גרסאות חדשות של המודל שלך: כאשר מכשיר המשתמש אינו פעיל, נטען או שיש לו חיבור Wi-Fi.

מסלול יישום

התאמן במודל TensorFlow שלך בנה ואמן מודל מותאם אישית באמצעות TensorFlow. לחלופין, הכשיר מחדש מודל קיים הפותר בעיה דומה למה שאתה רוצה להשיג. עיין לייט TensorFlow מדריך Developer .
המירו את הדגם ל- TensorFlow Lite המר את המודל שלך מתבנית TensorFlow סטנדרטית ל- TensorFlow Lite על ידי הקפאת הגרף ולאחר מכן שימוש בממיר TensorFlow Optimization (TOCO). עיין לייט TensorFlow מדריך Developer .
אירחו את דגם ה- TensorFlow Lite שלכם באמצעות Firebase אופציונלי: כאשר אתה מארח את דגם ה- TensorFlow Lite שלך ​​עם Firebase ומשלב את ערכת ה- ML Kit SD באפליקציה שלך, ה- ML Kit מעדכן את המשתמשים שלך עם הגרסה האחרונה של הדגם שלך. באפשרותך להגדיר את ערכת ה- ML כך שתוריד עדכוני דגם באופן אוטומטי כאשר מכשיר המשתמש אינו פעיל או נטען, או שיש לו חיבור Wi-Fi.
השתמש בדגם TensorFlow Lite למסקנה השתמש בממשקי ה- API של המודל המותאם אישית של ML Kit באפליקציית iOS או Android שלך כדי לבצע הסקה עם המודל שלך המתארח ב- Firebase או באפליקציות.