कस्टम मॉडल

कस्टम TensorFlow Lite मॉडल का इस्तेमाल करने पर, Firebase ML यह पक्का करने में आपकी मदद कर सकता है कि उपयोगकर्ता हमेशा आपके कस्टम मॉडल के सबसे अच्छे वर्शन का इस्तेमाल कर रहे हैं. जब Firebase के साथ अपने मॉडल को डिप्लॉय किया जाता है, तो Firebase एमएल सिर्फ़ ज़रूरत पड़ने पर मॉडल को डाउनलोड करता है. साथ ही, यह आपके उपयोगकर्ताओं को सबसे नए वर्शन के साथ अपने-आप अपडेट करता है.

iOS+ Android

मुख्य सुविधाएं

TensorFlow Lite मॉडल का डिप्लॉयमेंट अपने ऐप्लिकेशन का बाइनरी साइज़ कम करने के लिए, Firebase का इस्तेमाल करके अपने मॉडल डिप्लॉय करें. साथ ही, यह पक्का करें कि आपका ऐप्लिकेशन हमेशा आपके मॉडल के सबसे नए वर्शन का इस्तेमाल कर रहा हो
उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मशीन लर्निंग का अनुमान Apple या Android ऐप्लिकेशन में, अपने मॉडल के साथ TensorFlow Lite अनुवादक की मदद से, अनुमान लगाएं.
मॉडल अपने-आप अपडेट होने की सुविधा उन स्थितियों को कॉन्फ़िगर करें जिनके तहत आपका ऐप्लिकेशन मॉडल के नए वर्शन अपने-आप डाउनलोड करे: जब उपयोगकर्ता का डिवाइस कुछ समय से इस्तेमाल में न हो, चार्ज हो रहा हो या उसके पास वाई-फ़ाई कनेक्शन हो

लागू करने का पाथ

TensorFlow के मॉडल को ट्रेनिंग देना TensorFlow का इस्तेमाल करके एक कस्टम मॉडल बनाएं और उसे ट्रेनिंग दें. इसके अलावा, किसी मौजूदा मॉडल को फिर से ट्रेनिंग दें, जो आपकी ज़रूरत के हिसाब से कोई समस्या हल करता हो.
मॉडल को TensorFlow Lite में बदलना TensorFlow Lite कन्वर्टर का इस्तेमाल करके अपने मॉडल को HDF5 या फ़्रीज़ किए गए ग्राफ़ फ़ॉर्मैट से TensorFlow Lite में बदलें.
अपने TensorFlow Lite मॉडल को Firebase में डिप्लॉय करना ज़रूरी नहीं: जब TensorFlow Lite मॉडल को Firebase में डिप्लॉय किया जाता है और अपने ऐप्लिकेशन में Firebase ML SDK टूल को शामिल किया जाता है, तब Firebase एमएल आपके उपयोगकर्ताओं को आपके मॉडल के नए वर्शन के साथ अप-टू-डेट रखता है. इसे कॉन्फ़िगर करके, मॉडल के अपडेट अपने-आप डाउनलोड किए जा सकते हैं. ऐसा तब किया जाता है, जब उपयोगकर्ता का डिवाइस कुछ समय से इस्तेमाल में न हो या चार्ज हो रहा हो या उसके पास वाई-फ़ाई कनेक्शन हो.
अनुमान लगाने के लिए TensorFlow Lite मॉडल का इस्तेमाल करना Firebase का इस्तेमाल करके डिप्लॉय किए गए मॉडल की मदद से अनुमान लगाने के लिए, Apple या Android ऐप्लिकेशन में TensorFlow Lite इंटरप्रेटर का इस्तेमाल करें.

कोड लैब

कुछ codelabs आज़माकर यह जानें कि Firebase, TensorFlow Lite मॉडल को ज़्यादा आसानी और असरदार तरीके से इस्तेमाल करने में आपकी मदद कैसे कर सकता है.