Benutzerdefinierte Modelle bereitstellen und verwalten
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Klicken Sie auf Benutzerdefiniertes Modell hinzufügen oder Weiteres Modell hinzufügen.
Geben Sie einen Namen an, der zur Identifizierung Ihres Modells in Ihrem Firebase-Projekt verwendet wird, und laden Sie dann die TensorFlow Lite-Modelldatei hoch (endet normalerweise auf .tflite oder .lite).
Nachdem Sie Ihr Modell bereitgestellt haben, finden Sie es auf der Seite „Benutzerdefiniert“. Dort können Sie Aufgaben wie das Aktualisieren des Modells mit einer neuen Datei, das Herunterladen des Modells und das Löschen des Modells aus Ihrem Projekt ausführen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2026-09-15 (UTC)."],[],[]]