Пользовательские модели

Если вы используете собственные модели TensorFlow Lite, Firebase ML поможет вам убедиться, что ваши пользователи всегда используют лучшую доступную версию 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 Разверните модели с помощью Firebase, чтобы уменьшить размер двоичного файла приложения и убедиться, что в нем всегда используется последняя доступная версия модели.
Умозаключения на основе 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

Как обучить модель TensorFlow Создайте и обучите собственную модель с помощью TensorFlow. Или переобучите существующую модель, которая решает похожую задачу.
Как преобразовать модель в 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 Если вы развернете модель TensorFlow Lite в Firebase и добавите в приложение Firebase ML SDK, Firebase ML будет автоматически обновлять модель на устройствах пользователей. Вы можете настроить автоматическую загрузку обновлений модели, когда устройство пользователя не используется, заряжается или подключено к сети Wi-Fi.
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 с помощью Firebase.

Мероприятия в формате Codelab

Чтобы узнать, как Firebase помогает использовать модели TensorFlow Lite, попробуйте практические работы.