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 utilizza la tecnologia AI per tradurre i contenuti nella tua lingua preferita. Le traduzioni generate dall'AI potrebbero contenere errori.

Modelli personalizzati

Se utilizzi modelli TensorFlow Lite personalizzati, Firebase ML può aiutarti ad assicurarti che i tuoi utenti utilizzino sempre la versione migliore disponibile del tuo modello personalizzato. Quando esegui il deployment del modello con Firebase, Firebase ML scarica il modello solo quando è necessario e aggiorna automaticamente i tuoi utenti con l'ultima versione.

Iniziamo? Scegli la tua piattaforma:

iOS+ Android

Funzionalità chiave

Deployment dei modelli TensorFlow Lite	Esegui il deployment dei modelli utilizzando Firebase per ridurre le dimensioni del file binario dell'app e per assicurarti che l'app utilizzi sempre la versione più recente disponibile del modello
Inferenza ML on-device	Esegui l'inferenza in un'app Apple o un'app per Android utilizzando l'interprete TensorFlow Lite con il tuo modello.
Aggiornamenti automatici dei modelli	Configura le condizioni in base alle quali l'app scarica automaticamente le nuove versioni del modello: quando il dispositivo dell'utente è inattivo, è in carica, o ha una connessione Wi-Fi

Percorso di implementazione

	Addestra il modello TensorFlow	Crea e addestra un modello personalizzato utilizzando TensorFlow. In alternativa, riaddestra un modello esistente che risolve un problema simile a quello che vuoi ottenere.
	Converti il modello in TensorFlow Lite	Converti il modello dal formato HDF5 o grafo bloccato a TensorFlow Lite utilizzando il convertitore TensorFlow Lite.
	Esegui il deployment del modello TensorFlow Lite in Firebase	(Facoltativo) Quando esegui il deployment del modello TensorFlow Lite in Firebase e includi l'Firebase ML SDK nella tua app, Firebase ML mantiene aggiornati i tuoi utenti con l'ultima versione del modello. Puoi configurarlo per scaricare automaticamente gli aggiornamenti dei modelli quando il dispositivo dell'utente è inattivo o in carica oppure ha una connessione Wi-Fi.
	Utilizza il modello TensorFlow Lite per l'inferenza	Utilizza l'interprete TensorFlow Lite nella tua app Apple o Android per eseguire l'inferenza con i modelli di cui è stato eseguito il deployment utilizzando Firebase.

Codelab

Prova alcuni codelab per scoprire in modo pratico come Firebase può aiutarti a utilizzare i modelli TensorFlow Lite in modo più semplice ed efficace.