Mô hình tùy chỉnh
Nếu bạn sử dụng các mô hình TensorFlow Lite tùy chỉnh, Firebase ML có thể giúp bạn đảm bảo người dùng luôn sử dụng phiên bản tốt nhất hiện có của mô hình tùy chỉnh của bạn. Khi bạn triển khai mô hình của mình với Firebase, Firebase ML chỉ tải xuống mô hình khi cần thiết và tự động cập nhật phiên bản mới nhất cho người dùng của bạn.
Các khả năng chính
| Triển khai mô hình TensorFlow Lite | Triển khai các mô hình của bạn bằng Firebase để giảm kích thước nhị phân của ứng dụng và để đảm bảo ứng dụng của bạn luôn sử dụng phiên bản mới nhất hiện có của mô hình của bạn |
| Suy luận ML trên thiết bị | Thực hiện suy luận trong ứng dụng Apple hoặc Android bằng trình thông dịch TensorFlow Lite với mô hình của bạn. |
| Cập nhật mô hình tự động | Định cấu hình các điều kiện để ứng dụng của bạn tự động tải xuống các phiên bản mới của kiểu máy của bạn: khi thiết bị của người dùng không hoạt động, đang sạc hoặc có kết nối Wi-Fi |
Đường lối thực hiện
| Đào tạo mô hình TensorFlow của bạn | Xây dựng và đào tạo mô hình tùy chỉnh bằng TensorFlow. Hoặc, đào tạo lại một mô hình hiện có để giải quyết một vấn đề tương tự như những gì bạn muốn đạt được. | |
| Chuyển đổi mô hình thành TensorFlow Lite | Chuyển đổi mô hình của bạn từ HDF5 hoặc định dạng đồ thị cố định sang TensorFlow Lite bằng công cụ chuyển đổi TensorFlow Lite . | |
| Triển khai mô hình TensorFlow Lite của bạn cho Firebase | Tùy chọn: Khi bạn triển khai mô hình TensorFlow Lite của mình cho Firebase và bao gồm SDK Firebase ML trong ứng dụng của mình, Firebase ML giúp người dùng của bạn cập nhật phiên bản mới nhất của mô hình của bạn. Bạn có thể định cấu hình nó để tự động tải xuống các bản cập nhật kiểu máy khi thiết bị của người dùng không hoạt động hoặc đang sạc hoặc có kết nối Wi-Fi. | |
| Sử dụng mô hình TensorFlow Lite để suy luận | Sử dụng trình thông dịch TensorFlow Lite trong ứng dụng Apple hoặc Android của bạn để thực hiện suy luận với các mô hình được triển khai bằng Firebase. |
Codelabs
Hãy thử một số codelabs để tìm hiểu thực hành cách Firebase có thể giúp bạn sử dụng các mô hình TensorFlow Lite dễ dàng và hiệu quả hơn.