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Firebase Machine Learning
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Exploitez le machine learning dans vos applications pour résoudre des problèmes concrets.
Firebase ML fournit des API pratiques qui vous aident à utiliser vos modèles TensorFlow Lite personnalisés dans vos applications mobiles.
Capacités clés
Héberger et déployer des modèles personnalisés
Utilisez vos propres modèles TensorFlow Lite pour l'inférence sur l'appareil. Il vous suffit de déployer votre modèle sur Firebase. Nous nous chargeons de l'héberger et de le diffuser dans votre application. Firebase diffusera dynamiquement la dernière version du modèle à vos utilisateurs, ce qui vous permettra de les mettre à jour régulièrement sans avoir à leur proposer une nouvelle version de votre application.
Lorsque vous utilisez Firebase ML avec Remote Config, vous pouvez diffuser différents modèles auprès de différents segments d'utilisateurs. Avec A/B Testing, vous pouvez effectuer des tests pour trouver le modèle le plus performant (consultez les guides Apple et Android).
ML Kit : modèles prêts à l'emploi sur l'appareil
Si vous recherchez des modèles pré-entraînés qui s'exécutent sur l'appareil, consultez ML Kit. ML Kit est disponible pour iOS et Android, et propose des API pour de nombreux cas d'utilisation :
Reconnaissance optique de caractères
Ajout de libellés à des images
Détectez les objets et assurez leur suivi.
Détection de visages et tracé de contours
Lecture de codes-barres
Identification de la langue
Traduction
Réponse intelligente
Étapes suivantes
Découvrez comment utiliser des modèles personnalisés optimisés pour les mobiles dans votre application.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2026/04/24 (UTC).
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