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.

Google आपकी पसंदीदा भाषा में कॉन्टेंट का अनुवाद करने के लिए, एआई टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करता है. एआई से मिले अनुवादों में गलतियां हो सकती हैं.

कस्टम मॉडल

अगर कस्टम TensorFlow Lite मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है, तो Firebase ML की मदद से यह पक्का किया जा सकता है कि आपके उपयोगकर्ता हमेशा आपके कस्टम मॉडल के सबसे अच्छे वर्शन का इस्तेमाल करें. Firebase की मदद से मॉडल को डिप्लॉय करने पर, Firebase ML मॉडल को सिर्फ़ ज़रूरत पड़ने पर डाउनलोड करता है. साथ ही, यह आपके उपयोगकर्ताओं के लिए, मॉडल को नए वर्शन पर अपने-आप अपडेट कर देता है.

क्या आप इसे इस्तेमाल करने के लिए तैयार हैं? अपना प्लैटफ़ॉर्म चुनें:

iOS+ Android

मुख्य सुविधाएं

TensorFlow लाइट मॉडल को डिप्लॉय करना	अपने ऐप्लिकेशन के बाइनरी साइज़ को कम करने के लिए, Firebase का इस्तेमाल करके अपने मॉडल डिप्लॉय करें. साथ ही, यह पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन हमेशा आपके मॉडल के सबसे नए वर्शन का इस्तेमाल कर रहा हो
उपयोगकर्ता के डिवाइस पर एमएल अनुमान	अपने मॉडल के साथ TensorFlow Lite इंटरप्रेटर का इस्तेमाल करके, Apple या Android ऐप्लिकेशन में अनुमान लगाएं.
मॉडल के अपने-आप अपडेट होने की सुविधा	वे शर्तें कॉन्फ़िगर करें जिनके तहत आपका ऐप्लिकेशन, आपके मॉडल के नए वर्शन अपने-आप डाउनलोड करता है: जब उपयोगकर्ता का डिवाइस इस्तेमाल में न हो, चार्ज हो रहा हो या वाई-फ़ाई कनेक्शन से जुड़ा हो

लागू करने का पाथ

	अपने TensorFlow मॉडल को ट्रेनिंग देना	TensorFlow का इस्तेमाल करके, कस्टम मॉडल बनाना और उसे ट्रेनिंग देना. इसके अलावा, किसी ऐसे मौजूदा मॉडल को फिर से ट्रेनिंग दें जो आपकी समस्या से मिलती-जुलती समस्या को हल करता हो.
	मॉडल को TensorFlow लाइट में बदलना	TensorFlow लाइट कन्वर्टर का इस्तेमाल करके, अपने मॉडल को HDF5 या फ़्रोज़न ग्राफ़ फ़ॉर्मैट से TensorFlow लाइट में बदलें.
	Firebase में TensorFlow लाइट मॉडल डिप्लॉय करना	ज़रूरी नहीं: जब TensorFlow Lite मॉडल को Firebase में डिप्लॉय किया जाता है और Firebase ML SDK को ऐप्लिकेशन में शामिल किया जाता है, तो Firebase ML आपके उपयोगकर्ताओं को मॉडल के नए वर्शन के बारे में अप-टू-डेट रखता है. इसे इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि उपयोगकर्ता के डिवाइस के इस्तेमाल में न होने, चार्ज होने या वाई-फ़ाई कनेक्‍शन होने पर, मॉडल के अपडेट अपने-आप डाउनलोड हो जाएं.
	अनुमान लगाने के लिए TensorFlow लाइट मॉडल का इस्तेमाल करना	अपने Apple या Android ऐप्लिकेशन में TensorFlow Lite इंटरप्रेटर का इस्तेमाल करें, ताकि Firebase का इस्तेमाल करके डिप्लॉय किए गए मॉडल के साथ अनुमान लगाया जा सके.

कोडलैब

कुछ कोडलैब आज़माएं और जानें कि Firebase की मदद से, TensorFlow लाइट मॉडल को ज़्यादा आसानी से और असरदार तरीके से कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है.