Google cam kết thúc đẩy công bằng chủng tộc cho Cộng đồng người da đen. Xem cách thực hiện.

Học máy của Firebase

Sử dụng máy học trong ứng dụng của bạn để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Firebase Machine Learning là một SDK di động mang kiến ​​thức chuyên môn về máy học của Google vào các ứng dụng Android và iOS trong một gói mạnh mẽ nhưng dễ sử dụng. Cho dù bạn là người mới hay đã có kinh nghiệm về học máy, bạn có thể triển khai chức năng mình cần chỉ trong một vài dòng mã. Không cần phải có kiến ​​thức sâu về mạng nơ-ron hoặc tối ưu hóa mô hình để bắt đầu. Mặt khác, nếu bạn là nhà phát triển ML có kinh nghiệm, Firebase ML cung cấp các API tiện lợi giúp bạn sử dụng các mô hình TensorFlow Lite tùy chỉnh trong ứng dụng dành cho thiết bị di động của mình.

Các khả năng chính

Lưu trữ và triển khai các mô hình tùy chỉnh

Sử dụng các mô hình TensorFlow Lite của riêng bạn để suy luận trên thiết bị. Chỉ cần triển khai mô hình của bạn cho Firebase và chúng tôi sẽ lo việc lưu trữ và phân phối mô hình đó cho ứng dụng của bạn. Firebase sẽ tự động phân phối phiên bản mới nhất của mô hình cho người dùng của bạn, cho phép bạn thường xuyên cập nhật chúng mà không cần phải đẩy phiên bản mới của ứng dụng cho người dùng.

Khi bạn sử dụng căn cứ hỏa lực ML với từ xa Config , bạn có thể phục vụ mô hình khác nhau để phân khúc người dùng khác nhau, và với Thử nghiệm A / B , bạn có thể chạy các thí nghiệm để tìm ra mô hình thực hiện tốt nhất (xem iOSAndroid hướng dẫn).

Tự động đào tạo mô hình

Với Firebase ML và AutoML Vision Edge, bạn có thể dễ dàng đào tạo các mô hình gắn nhãn hình ảnh TensorFlow Lite của riêng mình, mà bạn có thể sử dụng trong ứng dụng của mình để nhận ra các khái niệm trong ảnh. Tải lên dữ liệu đào tạo — hình ảnh và nhãn của riêng bạn — và AutoML Vision Edge sẽ sử dụng chúng để đào tạo mô hình tùy chỉnh trên đám mây.

Sẵn sàng sản xuất cho các trường hợp sử dụng phổ biến

Firebase ML đi kèm với một tập hợp các API sẵn sàng sử dụng cho các trường hợp sử dụng di động phổ biến: nhận dạng văn bản, gắn nhãn hình ảnh và xác định các mốc. Chỉ cần chuyển dữ liệu vào thư viện Firebase ML và nó cung cấp cho bạn thông tin bạn cần. Các API này tận dụng sức mạnh của công nghệ máy học của Google Cloud để cung cấp cho bạn mức độ chính xác cao nhất.

Đám mây so với trên thiết bị

Firebase ML có các API hoạt động trên đám mây hoặc trên thiết bị. Khi chúng tôi mô tả một API ML như là một API đám mây hoặc trên thiết bị API, chúng ta đang mô tả, thực hiện máy suy luận: đó là, mà máy sử dụng mô hình ML để khám phá những hiểu biết về các dữ liệu bạn cung cấp nó. Trong Firebase ML, điều này xảy ra trên Google Cloud hoặc trên thiết bị di động của người dùng của bạn.

Các API nhận dạng văn bản, ghi nhãn hình ảnh và nhận dạng mốc thực hiện suy luận trong đám mây. Các mô hình này có nhiều sức mạnh tính toán và bộ nhớ hơn so với mô hình trên thiết bị tương đương và do đó, có thể thực hiện suy luận với độ chính xác và độ chính xác cao hơn so với mô hình trên thiết bị. Mặt khác, mọi yêu cầu đối với các API này đều yêu cầu mạng vòng quanh, điều này khiến chúng không phù hợp với các ứng dụng thời gian thực và có độ trễ thấp như xử lý video.

API mô hình tùy chỉnh và AutoML Vision Edge xử lý các mô hình ML chạy trên thiết bị. Các mô hình được sử dụng và sản xuất bởi các tính năng này TensorFlow Lite mô hình, được tối ưu hóa để chạy trên các thiết bị di động. Ưu điểm lớn nhất của các mô hình này là chúng không yêu cầu kết nối mạng và có thể chạy rất nhanh — chẳng hạn như đủ nhanh để xử lý các khung hình của video trong thời gian thực.

Firebase ML cung cấp hai khả năng chính xung quanh các mô hình tùy chỉnh trên thiết bị:

  • Tùy chỉnh triển khai mô hình: mô hình tùy chỉnh triển khai đến các thiết bị của người dùng bằng cách tải chúng đến các máy chủ của chúng tôi. Ứng dụng hỗ trợ Firebase của bạn sẽ tải mô hình xuống thiết bị theo yêu cầu. Điều này cho phép bạn giữ kích thước cài đặt ban đầu của ứng dụng nhỏ và bạn có thể hoán đổi mô hình ML mà không cần phải xuất bản lại ứng dụng của mình.

  • AutoML Vision Edge: Dịch vụ này giúp bạn tạo riêng mô hình phân loại hình ảnh trên thiết bị tùy chỉnh của bạn với một giao diện web dễ sử dụng. Sau đó, bạn có thể lưu trữ liền mạch các mô hình bạn tạo bằng dịch vụ được đề cập ở trên.

ML Kit: Các mẫu trên thiết bị sẵn sàng sử dụng

Nếu bạn đang tìm kiếm mô hình pre-đào tạo chạy trên thiết bị, kiểm tra ML Kit . ML Kit có sẵn cho iOS và Android và có các API cho nhiều trường hợp sử dụng:

  • Nhận dạng văn bản
  • Nhãn hình ảnh
  • Phát hiện và theo dõi đối tượng
  • Nhận diện khuôn mặt và theo dõi đường viền
  • Quét mã vạch
  • Nhận dạng ngôn ngữ
  • Dịch
  • Trả lời thông minh

Bước tiếp theo