透過 Flutter 使用自訂 TensorFlow Lite 模型

如果您的應用程式使用自訂 TensorFlow Lite 模型 如何運用 Firebase ML 部署模型透過 Firebase 部署模型後 可縮減應用程式的初始下載大小，並更新應用程式的機器學習模型 不必發布新版應用程式然後利用遠端設定和 A/B 功能 透過測試，您可以針對不同的使用者群組動態提供不同的模型。

TensorFlow Lite 模型

TensorFlow Lite 模型是最佳化的機器學習模型，適合在行動裝置上執行 裝置。如要取得 TensorFlow Lite 模型，請按照下列步驟操作：

• 使用預先建構的模型，例如其中一個官方 TensorFlow Lite 模型
• 將 TensorFlow 模型、Keras 模型或具體函式轉換為 TensorFlow Lite。

請注意，如果沒有供 Dart 維護的 TensorFlow Lite 程式庫， 則需要與原生 TensorFlow Lite 程式庫整合 平台。這裡並未記錄這項整合。

事前準備

1. 安裝並初始化 Flutter 適用的 Firebase SDK 如果尚未建立

2. 在 Flutter 專案的根目錄中執行下列指令 安裝機器學習模型下載工具外掛程式的指令：

   flutter pub add firebase_ml_model_downloader
   

3. 重新建構您的專案：

   flutter run
   

1. 部署模型

您可以使用 Firebase 控制台或 Firebase Admin Python 和 Node.js SDK詳情請見 部署及管理自訂模型。

在 Firebase 專案中加入自訂模型後，您就能參照 在應用程式中使用您指定的名稱您隨時可以將 新的 TensorFlow Lite 模型，並將新模型下載至使用者的裝置劃分依據： 呼叫 getModel() (請見下方)。

2. 將模型下載至裝置，然後初始化 TensorFlow Lite 解譯器

如要在應用程式中使用 TensorFlow Lite 模型，請先使用模型下載工具 下載最新版本的模型到裝置。接著，將 TensorFlow Lite 解譯器搭配模型。

如要開始下載模型，請呼叫模型下載工具的 getModel() 方法。 指定您在上傳模型時為模型指派的名稱 因此建議您一律下載最新模型 需要允許下載

有三種下載行為可供選擇：

您應該停用模型相關功能，例如 隱藏部分使用者介面，直到您確認下載模型為止。

FirebaseModelDownloader.instance
    .getModel(
        "yourModelName",
        FirebaseModelDownloadType.localModel,
        FirebaseModelDownloadConditions(
          iosAllowsCellularAccess: true,
          iosAllowsBackgroundDownloading: false,
          androidChargingRequired: false,
          androidWifiRequired: false,
          androidDeviceIdleRequired: false,
        )
    )
    .then((customModel) {
      // Download complete. Depending on your app, you could enable the ML
      // feature, or switch from the local model to the remote model, etc.

      // The CustomModel object contains the local path of the model file,
      // which you can use to instantiate a TensorFlow Lite interpreter.
      final localModelPath = customModel.file;

      // ...
    });

許多應用程式會在初始化程式碼中啟動下載工作，但您可以這麼做 因此在您需要使用模型前

3. 對輸入資料執行推論

將模型檔案儲存在裝置上後，就能將模型檔案與 TensorFlow Lite 解譯器來執行推論。在沒有維護 適用於 Dart 的 TensorFlow Lite 程式庫，您需要與 原生 TensorFlow Lite 程式庫 分為 iOS 和 Android 版

附錄：模型安全性

無論您是以何種方式將 TensorFlow Lite 模型提供給 Firebase ML、Firebase 機器學習會以標準的序列化 protobuf 格式儲存檔案， 本機儲存空間

理論上，這代表任何人都可以複製您的模型不過 實務上，大多數模型 都特別適合應用程式，並經過模糊處理 並預測其他可能與競爭對手拆解及 重複使用程式碼然而，在使用 之前，請務必先瞭解此風險 在應用程式中加入自訂模型