النماذج المخصصة
إذا كنت تستخدم نماذج TensorFlow Lite مخصصة ، فيمكن أن يساعدك Firebase ML على ضمان استخدام المستخدمين دائمًا لأفضل إصدار متاح من طرازك المخصص. عند نشر نموذجك باستخدام Firebase ، لا يقوم Firebase ML بتنزيل النموذج إلا عند الحاجة إليه ويقوم تلقائيًا بتحديث المستخدمين بأحدث إصدار.
القدرات الأساسية
| نشر نموذج TensorFlow Lite | انشر نماذجك باستخدام Firebase لتقليل الحجم الثنائي لتطبيقك وللتأكد من أن تطبيقك يستخدم دائمًا أحدث إصدار متاح من نموذجك |
| استدلال ML على الجهاز | قم بإجراء الاستدلال في تطبيق Apple أو Android باستخدام مترجم TensorFlow Lite مع طرازك. |
| تحديثات نموذجية تلقائية | هيئ الشروط التي بموجبها يقوم تطبيقك تلقائيًا بتنزيل الإصدارات الجديدة من طرازك: عندما يكون جهاز المستخدم خاملاً أو قيد الشحن أو به اتصال Wi-Fi |
مسار التنفيذ
| تدريب نموذج TensorFlow الخاص بك | قم ببناء وتدريب نموذج مخصص باستخدام TensorFlow. أو أعد تدريب نموذج موجود يحل مشكلة مشابهة لما تريد تحقيقه. | |
| قم بتحويل النموذج إلى TensorFlow Lite | قم بتحويل نموذجك من HDF5 أو تنسيق الرسم البياني المجمد إلى TensorFlow Lite باستخدام محول TensorFlow Lite . | |
| انشر نموذج TensorFlow Lite على Firebase | اختياري: عند نشر نموذج TensorFlow Lite على Firebase وتضمين Firebase ML SDK في تطبيقك ، فإن Firebase ML يبقي المستخدمين على اطلاع بأحدث إصدار من نموذجك. يمكنك تهيئته لتنزيل تحديثات الطراز تلقائيًا عندما يكون جهاز المستخدم خاملاً أو قيد الشحن ، أو لديه اتصال Wi-Fi. | |
| استخدم نموذج TensorFlow Lite للاستدلال | استخدم مترجم TensorFlow Lite في تطبيق Apple أو Android لإجراء الاستدلال مع النماذج المنشورة باستخدام Firebase. |
Codelabs
جرب بعض مختبرات الرموز لتتعلم بشكل عملي كيف يمكن أن يساعدك Firebase في استخدام نماذج TensorFlow Lite بشكل أكثر سهولة وفعالية.