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Modelos Customizados

Se você usar personalizados TensorFlow Lite modelos, Firebase ML pode ajudá-lo a garantir que seus usuários estão sempre usando a versão mais disponível do seu modelo personalizado. Quando você implanta seu modelo com o Firebase, o Firebase ML faz o download do modelo apenas quando é necessário e atualiza automaticamente seus usuários com a versão mais recente.

iOS Android

Capacidades principais

Implantação do modelo TensorFlow Lite Implante seus modelos usando o Firebase para reduzir o tamanho binário do seu aplicativo e para garantir que ele esteja sempre usando a versão mais recente disponível do seu modelo
Inferência de ML no dispositivo Faça inferência em um aplicativo iOS ou Android usando o interpretador TensorFlow Lite com seu modelo.
Atualizações automáticas de modelo Configure as condições sob as quais seu aplicativo baixa automaticamente novas versões de seu modelo: quando o dispositivo do usuário está inativo, carregando ou tem uma conexão Wi-Fi

Caminho de implementação

Treine seu modelo TensorFlow Crie e treine um modelo personalizado usando o TensorFlow. Ou treine novamente um modelo existente que resolva um problema semelhante ao que você deseja alcançar.
Converta o modelo para TensorFlow Lite Converter seu modelo de HDF5 ou formato gráfico congelada para TensorFlow Lite usando o conversor TensorFlow Lite .
Implante seu modelo TensorFlow Lite no Firebase Opcional: quando você implanta seu modelo TensorFlow Lite no Firebase e inclui o Firebase ML SDK em seu aplicativo, o Firebase ML mantém seus usuários atualizados com a versão mais recente de seu modelo. Você pode configurá-lo para baixar automaticamente as atualizações do modelo quando o dispositivo do usuário estiver inativo ou carregando, ou tiver uma conexão wi-fi.
Use o modelo TensorFlow Lite para inferência Use o interpretador TensorFlow Lite em seu aplicativo iOS ou Android para realizar inferências com modelos implantados usando Firebase.

Codelabs

Tente alguns codelabs para aprender hands-on como Firebase pode ajudá-lo a usar modelos TensorFlow Lite mais fácil e eficaz.