2022년 10월 18일에 오프라인과 온라인으로 진행될 Firebase Summit에 참여하세요. Firebase로 앱을 빠르게 개발하고 안심하고 앱을 출시하며 손쉽게 확장하는 방법을 알아보세요. 지금 등록하기
컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

커스텀 모델

커스텀 TensorFlow Lite 모델을 사용하는 경우 Firebase ML을 사용하면 사용자가 항상 가장 적합한 버전의 커스텀 모델을 사용하도록 할 수 있습니다. Firebase로 모델을 배포하면 Firebase ML은 필요할 때만 모델을 다운로드하고 사용자를 최신 버전으로 자동 업데이트합니다.

iOS+ 안드로이드

주요 기능

TensorFlow Lite 모델 배포 Firebase를 사용하여 모델을 배포하여 앱의 바이너리 크기를 줄이고 앱이 항상 사용 가능한 모델의 최신 버전을 사용하도록 합니다.
기기 내 ML 추론 모델과 함께 TensorFlow Lite 인터프리터를 사용하여 Apple 또는 Android 앱에서 추론을 수행합니다.
자동 모델 업데이트 앱이 모델의 새 버전을 자동으로 다운로드하는 조건 구성: 사용자의 기기가 유휴 상태이거나 충전 중이거나 Wi-Fi에 연결되어 있을 때

구현 경로

TensorFlow 모델 학습 TensorFlow를 사용하여 사용자 지정 모델을 빌드하고 학습합니다. 또는 달성하려는 것과 유사한 문제를 해결하는 기존 모델을 다시 훈련시키십시오.
모델을 TensorFlow Lite로 변환 TensorFlow Lite 변환기 를 사용하여 HDF5 또는 고정 그래프 형식에서 TensorFlow Lite로 모델을 변환합니다.
TensorFlow Lite 모델을 Firebase에 배포 선택 사항: TensorFlow Lite 모델을 Firebase에 배포하고 앱에 Firebase ML SDK를 포함하면 Firebase ML은 사용자에게 최신 버전의 모델을 제공합니다. 사용자의 장치가 유휴 상태이거나 충전 중이거나 Wi-Fi에 연결되어 있을 때 모델 업데이트를 자동으로 다운로드하도록 구성할 수 있습니다.
추론을 위해 TensorFlow Lite 모델 사용 Apple 또는 Android 앱에서 TensorFlow Lite 인터프리터를 사용하여 Firebase를 사용하여 배포된 모델로 추론을 수행합니다.

코드랩

몇 가지 Codelab 을 시도하여 Firebase가 TensorFlow Lite 모델을 보다 쉽고 효과적으로 사용하는 데 어떻게 도움이 되는지 실습해 보세요.