Пользовательские модели
Если вы используете пользовательские модели TensorFlow Lite , Firebase ML может помочь вам гарантировать, что ваши пользователи всегда используют лучшую доступную версию вашей пользовательской модели. Когда вы развертываете свою модель с помощью Firebase, Firebase ML загружает модель только тогда, когда это необходимо, и автоматически обновляет ваших пользователей до последней версии.
Готовы начать? Выберите свою платформу:
Ключевые возможности
| Развертывание модели TensorFlow Lite | Разверните свои модели с помощью Firebase, чтобы уменьшить размер двоичного файла вашего приложения и убедиться, что ваше приложение всегда использует самую последнюю доступную версию вашей модели. |
| Выводы машинного обучения на устройстве | Выполните вывод в приложении Apple или Android, используя интерпретатор TensorFlow Lite с вашей моделью. |
| Автоматические обновления моделей | Настройте условия, при которых ваше приложение автоматически загружает новые версии вашей модели: когда устройство пользователя находится в режиме ожидания, заряжается или имеет подключение к Wi-Fi. |
Путь реализации
| Обучите свою модель TensorFlow | Создайте и обучите собственную модель с помощью TensorFlow. Или переобучите существующую модель, которая решает проблему, аналогичную той, которую вы хотите достичь. | |
| Преобразуйте модель в TensorFlow Lite. | Преобразуйте свою модель из формата HDF5 или замороженного графика в TensorFlow Lite с помощью конвертера TensorFlow Lite . | |
| Разверните свою модель TensorFlow Lite в Firebase | Необязательно: когда вы развертываете свою модель TensorFlow Lite в Firebase и включаете Firebase ML SDK в свое приложение, Firebase ML держит ваших пользователей в курсе последней версии вашей модели. Вы можете настроить его на автоматическую загрузку обновлений модели, когда устройство пользователя находится в режиме ожидания, заряжается или имеет подключение к Wi-Fi. | |
| Используйте модель TensorFlow Lite для вывода. | Используйте интерпретатор TensorFlow Lite в своем приложении Apple или Android, чтобы выполнять логические выводы на основе моделей, развернутых с помощью Firebase. |
Кодлабы
Попробуйте несколько лабораторий кода , чтобы на практике узнать, как Firebase может помочь вам более легко и эффективно использовать модели TensorFlow Lite.