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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.
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透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
自訂模型
plat_ios
plat_android
如果您使用自訂的
TensorFlow Lite 模型
Firebase ML 能夠幫助您確保使用者會隨時使用
自訂模型的最佳可用版本當您使用
Firebase,Firebase ML 只會在必要時下載模型,並
會自動為使用者更新至最新版本。
準備好了嗎?選擇平台:
iOS 以上
Android
主要功能
| TensorFlow Lite 模型部署 |
使用 Firebase 部署模型,減少應用程式的二進位檔大小,並
確認您的應用程式一律使用
您的模型 |
| 裝置端機器學習推論 |
使用 TensorFlow Lite 在 Apple 或 Android 應用程式中執行推論
搭配模型使用 |
| 自動更新模型 |
設定應用程式自動下載的條件
可能的新版本:當使用者的裝置處於閒置狀態、正在充電時
或是具備 Wi-Fi 連線 |
實作路徑
|
訓練 TensorFlow 模型 |
使用 TensorFlow 建構及訓練自訂模型。或者,重新訓練
解決類似問題
|
|
將模型轉換為 TensorFlow Lite |
將模型從 HDF5 或凍結圖形格式轉換為 TensorFlow Lite
方法是使用
TensorFlow Lite 轉換工具。 |
|
將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase |
選用:當你將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase,
將 Firebase ML SDK
應用程式,Firebase ML 可讓使用者存取
最新的模型版本。您可以設定
在裝置處於閒置狀態或閒置時,自動下載模型更新。
充電或連上 Wi-Fi 網路時。
|
|
使用 TensorFlow Lite 模型進行推論 |
在 Apple 或 Android 應用程式中使用 TensorFlow Lite 解譯器,
能根據透過 Firebase 部署的模型執行推論 |
程式碼研究室
參加一些程式碼研究室,透過實作練習瞭解 Firebase 可提供哪些協助
TensorFlow Lite 模型更輕鬆有效地完成。
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2026-04-23 (世界標準時間)。
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