الطُرُز المخصّصة
في حال استخدام خيار التخصيص طُرز TensorFlow Lite يمكن أن يساعدك Firebase ML في ضمان استخدام المستخدمين دائمًا أفضل إصدار متوفر من نموذجك المخصص. عندما تنشر نموذجك باستخدام مع Firebase، لا ينزِّل Firebase ML النموذج إلا عند الحاجة إليه. يقوم بتحديث المستخدمين تلقائيًا إلى أحدث إصدار.
هل أنت مستعد للبدء؟ اختر نظامك الأساسي:
الإمكانات الرئيسية
| نشر نموذج TensorFlow Lite | يمكنك نشر نماذجك باستخدام Firebase لتقليل حجم البرنامج الثنائي لتطبيقك التأكّد من أنّ تطبيقك يستخدم دائمًا أحدث إصدار متاح من نموذجك |
| استنتاج تعلُّم الآلة على الجهاز | يمكنك إجراء الاستنتاج في تطبيق Apple أو Android باستخدام TensorFlow Lite. باستخدام نموذجك. |
| التحديثات التلقائية للطُرز | ضبط الشروط التي يتم بموجبها تنزيل تطبيقك تلقائيًا الإصدارات الجديدة من نموذجك: عندما يكون جهاز المستخدم غير نشِط لفترة قصيرة أو أثناء شحنه أو يتوفّر به اتصال Wi-Fi |
مسار التنفيذ
| تدريب نموذج TensorFlow | يمكنك إنشاء نموذج مخصّص وتدريبه باستخدام TensorFlow. أو أعد تدريب نموذج حالي يحل مشكلة مشابهة لما تريد تحقيقه. | |
| تحويل النموذج إلى TensorFlow Lite | تحويل النموذج من تنسيق HDF5 أو تنسيق الرسم البياني المجمّد إلى TensorFlow Lite باستخدام محوّل TensorFlow Lite | |
| تفعيل نموذج TensorFlow Lite على Firebase | اختياري: عند نشر نموذج TensorFlow Lite على Firebase تضمين حزمة تطوير البرامج (SDK) Firebase ML في تطبيقك، يعمل Firebase ML على إبقاء المستخدمين على بأحدث إصدار من نموذجك. يمكنك ضبطه على تنزيل تحديثات الطراز تلقائيًا عندما يكون جهاز المستخدم غير نشِط لفترة قصيرة أو جارٍ شحنه أو اتصاله بشبكة Wi-Fi. | |
| استخدام نموذج TensorFlow Lite للاستنتاج | استخدِم أداة الترجمة الفورية TensorFlow Lite في تطبيق Apple أو Android من أجل لإجراء الاستنتاج باستخدام النماذج المنشورة باستخدام Firebase. |
Codelabs
جرِّب بعض الدروس التطبيقية حول الترميز لتتعلّم بشكل عملي كيفية الاستفادة من Firebase في استخدام طُرُز TensorFlow Lite بسهولة وفعالية أكبر.