Modèles personnalisés

Si vous utilisez sur mesure tensorflow Lite modèles, Firebase ML peut vous aider à vous assurer que vos utilisateurs utilisent toujours la version la plus disponible de votre modèle personnalisé. Lorsque vous déployez votre modèle avec Firebase, Firebase ML ne télécharge le modèle que lorsque cela est nécessaire et met automatiquement à jour vos utilisateurs avec la dernière version.

iOS Android

Capacités clés

Déploiement du modèle TensorFlow Lite Déployez vos modèles à l'aide de Firebase pour réduire la taille binaire de votre application et vous assurer que votre application utilise toujours la version la plus récente disponible de votre modèle
Inférence ML sur l'appareil Effectuez une inférence dans une application iOS ou Android à l'aide de l'interpréteur TensorFlow Lite avec votre modèle.
Mises à jour automatiques du modèle Configurez les conditions dans lesquelles votre application télécharge automatiquement les nouvelles versions de votre modèle : lorsque l'appareil de l'utilisateur est inactif, en charge ou dispose d'une connexion Wi-Fi

Chemin de mise en œuvre

Entraînez votre modèle TensorFlow Créez et entraînez un modèle personnalisé à l'aide de TensorFlow. Ou ré-entraînez un modèle existant qui résout un problème similaire à ce que vous souhaitez atteindre.
Convertir le modèle en TensorFlow Lite Convertissez votre modèle de HDF5 ou de graphique congelé à tensorflow Lite à l' aide du convertisseur Lite tensorflow .
Déployez votre modèle TensorFlow Lite sur Firebase Facultatif : lorsque vous déployez votre modèle TensorFlow Lite sur Firebase et que vous incluez le SDK Firebase ML dans votre application, Firebase ML maintient vos utilisateurs à jour avec la dernière version de votre modèle. Vous pouvez le configurer pour télécharger automatiquement les mises à jour du modèle lorsque l'appareil de l'utilisateur est inactif ou en charge, ou dispose d'une connexion Wi-Fi.
Utiliser le modèle TensorFlow Lite pour l'inférence Utilisez l'interpréteur TensorFlow Lite dans votre application iOS ou Android pour effectuer une inférence avec les modèles déployés à l'aide de Firebase.

Laboratoires de programmation

Essayez quelques codelabs apprendre mains sur la façon dont Firebase peut vous aider à utiliser des modèles tensorflow Lite plus facilement et plus efficacement.