自訂模型

如果您使用自訂的 TensorFlow Lite 模型 Firebase ML 能夠幫助您確保使用者會隨時使用自訂模型的最佳可用版本當您使用 Firebase，Firebase ML 只會在必要時下載模型，並會自動為使用者更新至最新版本。

準備好了嗎？選擇平台：

主要功能

TensorFlow Lite 模型部署	使用 Firebase 部署模型，減少應用程式的二進位檔大小，並確認您的應用程式一律使用您的模型
裝置端機器學習推論	使用 TensorFlow Lite 在 Apple 或 Android 應用程式中執行推論搭配模型使用
自動更新模型	設定應用程式自動下載的條件可能的新版本：當使用者的裝置處於閒置狀態、正在充電時或是具備 Wi-Fi 連線

實作路徑

	訓練 TensorFlow 模型	使用 TensorFlow 建構及訓練自訂模型。或者，重新訓練解決類似問題
	將模型轉換為 TensorFlow Lite	將模型從 HDF5 或凍結圖形格式轉換為 TensorFlow Lite 方法是使用 TensorFlow Lite 轉換工具。
	將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase	選用：當你將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase，將 Firebase ML SDK 應用程式，Firebase ML 可讓使用者存取最新的模型版本。您可以設定在裝置處於閒置狀態或閒置時，自動下載模型更新。充電或連上 Wi-Fi 網路時。
	使用 TensorFlow Lite 模型進行推論	在 Apple 或 Android 應用程式中使用 TensorFlow Lite 解譯器，能根據透過 Firebase 部署的模型執行推論

程式碼研究室

參加一些程式碼研究室，透過實作練習瞭解 Firebase 可提供哪些協助 TensorFlow Lite 模型更輕鬆有效地完成。

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更新時間：Feb 28, 2025