कस्टम मॉडल
अगर आप एक अनुभवी ML डेवलपर हैं और ML Kit के पहले से बने मॉडल आपकी ज़रूरतों के मुताबिक नहीं हैं, तो ML Kit के साथ कस्टम TensorFlow Lite मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.
Firebase का इस्तेमाल करके, अपने TensorFlow Lite मॉडल को होस्ट करें या उन्हें अपने ऐप्लिकेशन के साथ पैकेज करें. इसके बाद, एमएल किट SDK टूल का इस्तेमाल करके, सबसे सही तरीके का इस्तेमाल करके अनुमान लगाएं वर्शन होना चाहिए. अगर Firebase का इस्तेमाल करके मॉडल होस्ट किया जाता है, तो ML Kit आपके उपयोगकर्ताओं को अपने-आप अपडेट कर देगा सबसे नए वर्शन के साथ.
मुख्य सुविधाएं
| TensorFlow Lite मॉडल को होस्ट करना | अपने ऐप्लिकेशन का बाइनरी साइज़ कम करने और यह पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन हमेशा आपका मॉडल |
| उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मशीन लर्निंग का अनुमान | ML Kit SDK का इस्तेमाल करके, iOS या Android ऐप्लिकेशन में अनुमान लगाएं. इससे, आपका कस्टम TensorFlow Lite मॉडल चल पाएगा. मॉडल को उसे क्लाउड में होस्ट किया जाता है या दोनों में होस्ट किया जाता है. |
| ऑटोमैटिक मॉडल फ़ॉलबैक | कई मॉडल सोर्स तय करें; स्थानीय रूप से संग्रहित मॉडल का उपयोग तब करें जब क्लाउड पर होस्ट किया गया मॉडल उपलब्ध नहीं है |
| मॉडल अपने-आप अपडेट होने की सुविधा | उन शर्तों को कॉन्फ़िगर करें जिनके तहत आपका ऐप्लिकेशन, आपके मॉडल के नए वर्शन अपने-आप डाउनलोड करेगा: जब उपयोगकर्ता का डिवाइस कुछ समय से इस्तेमाल में न हो, चार्ज हो रहा हो या वाई-फ़ाई से कनेक्ट हो |
लागू करने का पाथ
| TensorFlow के मॉडल को ट्रेनिंग देना | TensorFlow का इस्तेमाल करके, कस्टम मॉडल बनाएं और उसे ट्रेनिंग दें. या फिर से ट्रेनिंग दें मौजूदा मॉडल का इस्तेमाल कर सकता है. यह मॉडल आपकी खोज से मिलती-जुलती समस्या को हल करता है. TensorFlow Lite देखें डेवलपर गाइड. | |
| मॉडल को TensorFlow Lite में बदलना | अपने मॉडल को स्टैंडर्ड TensorFlow फ़ॉर्मैट से TensorFlow Lite में बदलें ग्राफ़ को फ़्रीज़ करना और फिर TensorFlow का ऑप्टिमाइज़ करने वाला कन्वर्टर इस्तेमाल करना (टीओको). TensorFlow Lite देखें डेवलपर गाइड. | |
| Firebase की मदद से TensorFlow Lite मॉडल को होस्ट करें | ज़रूरी नहीं: Firebase की मदद से TensorFlow Lite मॉडल को होस्ट करने और अपने ऐप्लिकेशन में ML Kit SDK टूल को शामिल करने पर, ML Kit आपके उपयोगकर्ताओं को आपके मॉडल के नए वर्शन के साथ अप-टू-डेट रखता है. ML Kit को इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है: उपयोगकर्ता के डिवाइस के कुछ समय से इस्तेमाल में न होने पर या डिवाइस चार्ज हो रहा है या वह वाई-फ़ाई से कनेक्ट है. | |
| अनुमान लगाने के लिए TensorFlow Lite मॉडल का इस्तेमाल करना | बेहतर परफ़ॉर्म करने के लिए, अपने iOS या Android ऐप्लिकेशन में ML Kit के कस्टम मॉडल एपीआई का इस्तेमाल करें अनुमान का इस्तेमाल करें. |