কাস্টম মডেল

আপনি কাস্টম TensorFlow Lite মডেল ব্যবহার করলে, Firebase ML আপনাকে নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে আপনার ব্যবহারকারীরা সর্বদা আপনার কাস্টম মডেলের সেরা-উপলব্ধ সংস্করণ ব্যবহার করছেন। আপনি যখন Firebase-এর সাথে আপনার মডেল স্থাপন করেন, Firebase ML শুধুমাত্র প্রয়োজন হলেই মডেলটিকে ডাউনলোড করে এবং সর্বশেষ সংস্করণের সাথে আপনার ব্যবহারকারীদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট করে।

iOS+ অ্যান্ড্রয়েড

মূল ক্ষমতা

TensorFlow Lite মডেল স্থাপনা	আপনার অ্যাপের বাইনারি সাইজ কমাতে এবং আপনার অ্যাপ সবসময় আপনার মডেলের সবচেয়ে সাম্প্রতিক সংস্করণ ব্যবহার করছে তা নিশ্চিত করতে Firebase ব্যবহার করে আপনার মডেলগুলি স্থাপন করুন
অন-ডিভাইস ML অনুমান	আপনার মডেলের সাথে TensorFlow Lite ইন্টারপ্রেটার ব্যবহার করে একটি Apple বা Android অ্যাপে অনুমান সম্পাদন করুন।
স্বয়ংক্রিয় মডেল আপডেট	আপনার অ্যাপটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার মডেলের নতুন সংস্করণ ডাউনলোড করে এমন শর্তগুলি কনফিগার করুন: যখন ব্যবহারকারীর ডিভাইসটি নিষ্ক্রিয় থাকে, চার্জ হয় বা একটি Wi-Fi সংযোগ থাকে

বাস্তবায়নের পথ

	আপনার টেনসরফ্লো মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন	TensorFlow ব্যবহার করে একটি কাস্টম মডেল তৈরি করুন এবং প্রশিক্ষণ দিন। অথবা, একটি বিদ্যমান মডেলকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন যা আপনি যা অর্জন করতে চান তার অনুরূপ একটি সমস্যার সমাধান করে।
	মডেলটিকে টেনসরফ্লো লাইটে রূপান্তর করুন	টেনসরফ্লো লাইট কনভার্টার ব্যবহার করে আপনার মডেলকে HDF5 বা হিমায়িত গ্রাফ ফর্ম্যাট থেকে TensorFlow Lite-এ রূপান্তর করুন।
	Firebase এ আপনার TensorFlow Lite মডেল স্থাপন করুন	ঐচ্ছিক: আপনি যখন আপনার TensorFlow Lite মডেলটি Firebase-এ স্থাপন করেন এবং আপনার অ্যাপে Firebase ML SDK অন্তর্ভুক্ত করেন, তখন Firebase ML আপনার মডেলের সর্বশেষ সংস্করণের সাথে আপনার ব্যবহারকারীদের আপ টু ডেট রাখে। ব্যবহারকারীর ডিভাইসটি নিষ্ক্রিয় বা চার্জিং অবস্থায় থাকলে বা Wi-Fi সংযোগ থাকলে আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেল আপডেটগুলি ডাউনলোড করতে এটি কনফিগার করতে পারেন৷
	অনুমানের জন্য TensorFlow Lite মডেল ব্যবহার করুন	Firebase ব্যবহার করে মোতায়েন করা মডেলগুলির সাথে অনুমান সম্পাদন করতে আপনার Apple বা Android অ্যাপে TensorFlow Lite ইন্টারপ্রেটার ব্যবহার করুন।

কোডল্যাব

কীভাবে Firebase আপনাকে TensorFlow Lite মডেলগুলি আরও সহজে এবং কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে তা শিখতে কিছু কোডল্যাব ব্যবহার করে দেখুন৷