نماذج مخصصة
إذا كنت تستخدم نماذج TensorFlow Lite المخصصة، فيمكن أن يساعدك Firebase ML على ضمان أن المستخدمين لديك يستخدمون دائمًا أفضل إصدار متاح من نموذجك المخصص. عند نشر النموذج الخاص بك مع Firebase، يقوم Firebase ML بتنزيل النموذج فقط عند الحاجة إليه ويقوم تلقائيًا بتحديث المستخدمين بأحدث إصدار.
القدرات الأساسية
| نشر نموذج TensorFlow Lite | انشر نماذجك باستخدام Firebase لتقليل الحجم الثنائي لتطبيقك وللتأكد من أن تطبيقك يستخدم دائمًا أحدث إصدار متوفر من نموذجك |
| استنتاج ML على الجهاز | قم بإجراء الاستدلال في تطبيق Apple أو Android باستخدام مترجم TensorFlow Lite مع النموذج الخاص بك. |
| تحديثات النموذج التلقائي | قم بتكوين الشروط التي بموجبها يقوم تطبيقك بتنزيل الإصدارات الجديدة من الطراز الخاص بك تلقائيًا: عندما يكون جهاز المستخدم خاملاً، أو قيد الشحن، أو لديه اتصال Wi-Fi |
مسار التنفيذ
| تدريب نموذج TensorFlow الخاص بك | قم ببناء وتدريب نموذج مخصص باستخدام TensorFlow. أو، أعد تدريب نموذج موجود يحل مشكلة مشابهة لما تريد تحقيقه. | |
| تحويل النموذج إلى TensorFlow Lite | قم بتحويل النموذج الخاص بك من HDF5 أو تنسيق الرسم البياني المجمد إلى TensorFlow Lite باستخدام محول TensorFlow Lite . | |
| انشر نموذج TensorFlow Lite على Firebase | اختياري: عندما تقوم بنشر نموذج TensorFlow Lite الخاص بك إلى Firebase وتضمين Firebase ML SDK في تطبيقك، فإن Firebase ML يبقي المستخدمين على اطلاع بأحدث إصدار من نموذجك. يمكنك تكوينه لتنزيل تحديثات النموذج تلقائيًا عندما يكون جهاز المستخدم خاملاً أو قيد الشحن، أو عندما يكون لديه اتصال Wi-Fi. | |
| استخدم نموذج TensorFlow Lite للاستدلال | استخدم مترجم TensorFlow Lite في تطبيق Apple أو Android الخاص بك لإجراء الاستدلال مع النماذج المنشورة باستخدام Firebase. |
مختبرات البرمجة
جرّب بعض الدروس التطبيقية حول التعليمات البرمجية لتتعلم بشكل عملي كيف يمكن أن يساعدك Firebase في استخدام نماذج TensorFlow Lite بسهولة وفعالية أكبر.