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用於Firebase的ML套件

在您的應用中使用機器學習來解決實際問題。

ML Kit是一個移動SDK,通過功能強大且易於使用的軟件包將Google的機器學習專業知識帶入Android和iOS應用。無論您是機器學習的新手還是經驗豐富的人,都可以僅用幾行代碼即可實現所需的功能。無需具備深入的神經網絡知識或模型優化知識即可上手。另一方面,如果您是經驗豐富的ML開發人員,則ML Kit提供了便捷的API,可幫助您在移動應用中使用自定義的TensorFlow Lite模型。

關鍵能力

生產就緒,適用於常見用例

ML Kit附帶了一套針對常見移動用例的即用型API:識別文本,檢測面部,識別地標,掃描條形碼,標記圖像以及識別文本語言。只需將數據傳遞到ML Kit庫,它即可為您提供所需的信息。

裝置上或云端

ML Kit的API選擇是在設備上還是在雲中運行。我們的設備上API可以快速處理您的數據,即使沒有網絡連接也可以正常工作。另一方面,我們基於雲的API利用Google Cloud Platform機器學習技術的強大功能,為您提供更高的準確性。

部署自定義模型

如果ML Kit的API不能滿足您的用例,您可以隨時攜帶自己現有的TensorFlow Lite模型。只需將您的模型上傳到Firebase,我們將負責託管並將其提供給您的應用。 ML Kit充當您的自定義模型的API層,使其更易於運行和使用。

它是如何工作的?

ML Kit通過在單個SDK中將Google的ML技術(例如Google Cloud Vision APITensorFlow LiteAndroid Neural Networks API)整合在一起,使在您的應用中輕鬆應用ML技術。無論您需要基於雲的處理功能,針對移動設備優化的設備模型的實時功能,還是自定義TensorFlow Lite模型的靈活性,ML Kit都只需幾行代碼即可實現。

設備或云中有哪些可用功能?

特徵裝置上
文字識別
人臉檢測
條碼掃描
圖像標籤
物體檢測與追踪
地標識別
語言識別
翻譯
智能回复
AutoML模型推斷
自定義模型推斷

實施路徑

集成SDK 使用Gradle或CocoaPods快速包含SDK。
準備輸入數據例如,如果您正在使用視覺功能,請從相機捕獲圖像並生成必要的元數據(例如圖像旋轉),或提示用戶從其圖庫中選擇照片。
將ML模型應用於您的數據通過將ML模型應用於數據,您可以根據所使用的功能生成洞察力,例如檢測到的臉部的情緒狀態或圖像中識別出的對象和概念。利用這些見解來增強應用程序中的功能,例如照片點綴,自動生成元數據或您可以想像的任何其他功能。

下一步