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.

אירח את דגמי TensorFlow Lite שלך ​​באמצעות Firebase או ארז אותם באפליקציה שלך. לאחר מכן, השתמש ב- ML Kit SDK לביצוע מסקנות באמצעות הגרסה הזמינה ביותר של הדגם המותאם אישית שלך. אם אתה מארח את הדגם שלך ב- Firebase, ML Kit מעדכן את המשתמשים שלך אוטומטית בגרסה העדכנית ביותר.

iOS אנדרואיד

יכולות מפתח

אירוח דגמי TensorFlow Lite אירח את הדגמים שלך באמצעות Firebase כדי להקטין את הגודל הבינארי של האפליקציה שלך ולוודא שהאפליקציה שלך תמיד משתמשת בגרסה העדכנית ביותר שיש לדגם שלך.
מסקנת ML במכשיר בצע הסקה באפליקציית iOS או Android באמצעות ערכת ה- ML Kit SDK להפעלת הדגם המותאם אישית שלך של TensorFlow Lite. ניתן לאגד את הדגם יחד עם האפליקציה, להתארח בענן, או שניהם.
נפילה מדגם אוטומטי ציין מקורות מודל מרובים; השתמש במודל המאוחסן מקומית כאשר המודל המתארח בענן אינו זמין
עדכוני דגמים אוטומטיים קבע את התנאים שבהם האפליקציה שלך תוריד אוטומטית גרסאות חדשות של הדגם שלך: כאשר המכשיר של המשתמש אינו פעיל, נטען או שיש לו חיבור Wi-Fi

נתיב יישום

הכשיר את דגם TensorFlow שלך בנה ואמן דגם מותאם אישית באמצעות TensorFlow. או, הכשיר מחדש מודל קיים הפותר בעיה הדומה למה שאתה רוצה להשיג. עיין לייט TensorFlow מדריך Developer .
המר את הדגם ל- TensorFlow Lite המר את הדגם שלך מתבנית TensorFlow סטנדרטית ל- TensorFlow Lite על ידי הקפאת הגרף ולאחר מכן באמצעות ממיר אופטימיזציית TensorFlow (TOCO). עיין לייט TensorFlow מדריך Developer .
אירח את דגם TensorFlow Lite שלך ​​עם Firebase אופציונלי: כאשר אתה מארח את דגם TensorFlow Lite שלך ​​עם Firebase וכלול את ערכת ה- ML Kit SD באפליקציה שלך, ML Kit שומר את המשתמשים שלך מעודכנים עם הגרסה העדכנית ביותר של הדגם שלך. אתה יכול להגדיר את ערכת ML להורדה אוטומטית של עדכוני דגמים כאשר המכשיר של המשתמש אינו פעיל או נטען, או שיש לו חיבור Wi-Fi.
השתמש במודל TensorFlow Lite להסקת מסקנות השתמש בממשקי ה- API של הדגם המותאם אישית של ML Kit באפליקציית iOS או Android כדי לבצע הסקה עם המודל המתארח ב- Firebase או באוסף האפליקציות שלך.