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定制模型

如果您使用自定義TensorFlow Lite模型,則Firebase ML可幫助您確保用戶始終使用自定義模型的最佳可用版本。當您使用Firebase部署模型時,Firebase ML僅在需要時下載模型,並使用最新版本自動更新用戶。

iOS安卓

關鍵能力

TensorFlow Lite模型部署使用Firebase部署模型以減小應用程序的二進制大小,並確保您的應用程序始終使用模型可用的最新版本
設備上ML推理使用TensorFlow Lite解釋器和模型在iOS或Android應用中執行推理。
自動模型更新設定應用程式自動下載模型新版本的條件:當使用者的裝置閒置,正在充電或建立Wi-Fi連線時

實施路徑

訓練您的TensorFlow模型使用TensorFlow構建和訓練自定義模型。或者,重新訓練可解決與您要實現的問題類似的問題的現有模型。
將模型轉換為TensorFlow Lite使用TensorFlow Lite轉換器將模型從HDF5或凍結圖格式轉換為TensorFlow Lite。
將您的TensorFlow Lite模型部署到Firebase可選:將TensorFlow Lite模型部署到Firebase並將Firebase ML SDK包含在您的應用程序中時,Firebase ML使您的用戶與模型的最新版本保持最新。您可以將其配置為在用戶設備處於空閒或充電狀態或具有Wi-Fi連接時自動下載模型更新。
使用TensorFlow Lite模型進行推斷在iOS或Android應用程序中使用TensorFlow Lite解釋器,以對使用Firebase部署的模型進行推斷。

代碼實驗室

嘗試一些代碼實驗室,學習動手操作Firebase如何幫助您更輕鬆有效地使用TensorFlow Lite模型。