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, कस्टम मॉडल का सबसे अच्छा वर्शन इस्तेमाल कर रहे हों. Firebase की मदद से मॉडल डिप्लॉय करने पर, Firebase ML सिर्फ़ तब मॉडल डाउनलोड करता है, जब इसकी ज़रूरत होती है. साथ ही, यह आपके उपयोगकर्ताओं को मॉडल के नए वर्शन के बारे में अपने-आप अपडेट करता रहता है.

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अहम सुविधाएं

TensorFlow लाइट मॉडल डिप्लॉय करना	अपने मॉडल डिप्लॉय करने के लिए, Firebase का इस्तेमाल करें. इससे आपके ऐप्लिकेशन का बाइनरी साइज़ कम हो जाएगा. साथ ही, यह पक्का किया जा सकेगा कि आपका ऐप्लिकेशन, मॉडल का सबसे नया वर्शन इस्तेमाल कर रहा हो
डिवाइस पर मशीन लर्निंग इन्फ़रेंस	अपने मॉडल के साथ, TensorFlow लाइट इंटरप्रेटर का इस्तेमाल करके, Apple या Android ऐप्लिकेशन में इन्फ़रेंस करें.
मॉडल के अपडेट अपने-आप डाउनलोड होने की सुविधा	उन शर्तों को कॉन्फ़िगर करें जिनके तहत आपका ऐप्लिकेशन, मॉडल के नए वर्शन अपने-आप डाउनलोड करता है: जैसे, जब उपयोगकर्ता का डिवाइस इस्तेमाल न किया जा रहा हो, चार्ज हो रहा हो, या वाई-फ़ाई कनेक्‍शन से कनेक्ट हो

लागू करने का तरीका

	अपने TensorFlow मॉडल को ट्रेन करना	TensorFlow का इस्तेमाल करके, कस्टम मॉडल बनाएं और उसे ट्रेन करें. इसके अलावा, किसी ऐसे मौजूदा मॉडल को फिर से ट्रेन करें जो आपकी ज़रूरत के हिसाब से किसी 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.
	अपने TensorFlow लाइट मॉडल को Firebase पर डिप्लॉय करना	ज़रूरी नहीं: अपने TensorFlow लाइट मॉडल को Firebase पर डिप्लॉय करने और अपने ऐप्लिकेशन में Firebase ML SDK को शामिल करने पर, Firebase ML आपके उपयोगकर्ताओं को मॉडल के नए वर्शन के बारे में अपडेट करता रहता है. इसे इस तरह कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि जब उपयोगकर्ता का डिवाइस इस्तेमाल न किया जा रहा हो, चार्ज हो रहा हो या वाई-फ़ाई कनेक्‍शन से कनेक्ट हो, तो मॉडल के अपडेट अपने-आप डाउनलोड हो जाएं.
	इन्फ़रेंस के लिए TensorFlow लाइट मॉडल का इस्तेमाल करना	Firebase का इस्तेमाल करके डिप्लॉय किए गए मॉडल के साथ इन्फ़रेंस करने के लिए, अपने Apple या Android ऐप्लिकेशन में TensorFlow लाइट इंटरप्रेटर का इस्तेमाल करें

कोडलैब

कुछ कोडलैब आज़माएं. इससे आपको यह जानने में मदद मिलेगी कि Firebase, TensorFlow लाइट मॉडल को ज़्यादा आसानी और असरदार तरीके से इस्तेमाल करने में आपकी मदद कैसे कर सकता है.