Firebase ML is deprecated and will be shut down on June 15, 2027.

Projects that didn't previously use it can no longer start using it, and existing projects should begin migrating away.

If you're using Firebase ML to host TensorFlow Lite models for local inference, migrate your apps to use Cloud Storage instead.
If you're using Firebase ML to call Cloud Vision APIs, either migrate your apps to use Firebase AI Logic to analyze images, or modify your apps to directly access the Cloud Vision API endpoints.

Чтобы переводить контент на ваш предпочитаемый язык, Google использует технологии на основе искусственного интеллекта. Переводы от ИИ могут содержать ошибки.

Пользовательские модели

Если вы используете собственные модели TensorFlow Lite, Firebase ML поможет вам сделать так, чтобы у пользователей всегда была лучшая версия вашей модели. При развертывании модели с помощью Firebase Firebase ML скачивает ее только при необходимости и автоматически обновляет ее до последней версии на устройствах пользователей.

Готовы начать? Выберите платформу:

iOS+ Android

Основные функции

Развертывание модели TensorFlow Lite	Развертывайте модели с помощью Firebase, чтобы уменьшить размер двоичного файла приложения и обеспечить использование последней версии модели.
Вывод машинного обучения на устройстве	Выполните вывод в приложении для Android или iOS, используя интерпретатор TensorFlow Lite с вашей моделью.
Автоматическое обновление модели	Настройте условия, при которых приложение будет автоматически скачивать новые версии модели: когда устройство пользователя не используется, заряжается или подключено к Wi-Fi.

Путь реализации

	Обучение модели TensorFlow	Создайте и обучите собственную модель с помощью TensorFlow. Или переобучите существующую модель, которая решает похожую задачу.
	Преобразование модели в формат TensorFlow Lite	Преобразуйте модель из формата HDF5 или замороженного графа в формат TensorFlow Lite с помощью конвертера TensorFlow Lite.
	Как развернуть модель TensorFlow Lite в Firebase	Необязательно. Если вы развернете модель TensorFlow Lite в Firebase и добавите в приложение SDK Firebase ML, Firebase ML будет автоматически обновлять модель до последней версии. Вы можете настроить автоматическое скачивание обновлений модели, когда устройство пользователя не используется, заряжается или имеет Wi-Fi-подключение.
	Как использовать модель TensorFlow Lite для логического вывода	Используйте интерпретатор TensorFlow Lite в приложении для Apple или Android, чтобы выполнять логический вывод с помощью моделей, развернутых в Firebase.

Мероприятия в формате Codelab

Попробуйте выполнить практические работы, чтобы узнать, как Firebase помогает проще и эффективнее использовать модели TensorFlow Lite.