MachineLearning class

ফায়ারবেস MachineLearning পরিষেবা ইন্টারফেস।

স্বাক্ষর:

export declare class MachineLearning 

বৈশিষ্ট্য

সম্পত্তি সংশোধক টাইপ বর্ণনা
অ্যাপ অ্যাপ বর্তমান MachineLearning পরিষেবার উদাহরণের সাথে যুক্ত অ্যাপ

পদ্ধতি

পদ্ধতি সংশোধক বর্ণনা
তৈরি মডেল(মডেল) বর্তমান ফায়ারবেস প্রকল্পে একটি মডেল তৈরি করে।
ডিলিট মডেল(মডেল আইডি) বর্তমান প্রকল্প থেকে একটি মডেল মুছে দেয়।
getModel(modelId) প্রদত্ত আইডি দ্বারা নির্দিষ্ট মডেল পায়।
তালিকা মডেল (বিকল্প) বর্তমান প্রকল্পের মডেলগুলি তালিকাভুক্ত করে৷
প্রকাশ মডেল(মডেলআইডি) একটি Firebase ML মডেল প্রকাশ করে। একটি প্রকাশিত মডেল ক্লায়েন্ট অ্যাপে ডাউনলোড করা যেতে পারে।
অপ্রকাশিত মডেল(মডেল আইডি) একটি Firebase ML মডেল অপ্রকাশিত করে।
আপডেট মডেল (মডেল আইডি, মডেল) একটি মডেলের মেটাডেটা বা মডেল ফাইল আপডেট করে।

MachineLearning.app

বর্তমান MachineLearning পরিষেবার উদাহরণের সাথে যুক্ত অ্যাপ

স্বাক্ষর:

get app(): App;

MachineLearning.createModel()

বর্তমান ফায়ারবেস প্রকল্পে একটি মডেল তৈরি করে।

স্বাক্ষর:

createModel(model: ModelOptions): Promise<Model>;

পরামিতি

প্যারামিটার টাইপ বর্ণনা
মডেল মডেল অপশন মডেল তৈরি করতে হবে।

রিটার্ন:

প্রতিশ্রুতি< মডেল >

একটি প্রতিশ্রুতি সৃষ্ট মডেলের সাথে পূরণ হয়েছে।

MachineLearning.deleteModel()

বর্তমান প্রকল্প থেকে একটি মডেল মুছে দেয়।

স্বাক্ষর:

deleteModel(modelId: string): Promise<void>;

পরামিতি

প্যারামিটার টাইপ বর্ণনা
মডেল আইডি স্ট্রিং মডেলের আইডি মুছে ফেলতে হবে।

রিটার্ন:

প্রতিশ্রুতি <void>

MachineLearning.getModel()

প্রদত্ত আইডি দ্বারা নির্দিষ্ট মডেল পায়।

স্বাক্ষর:

getModel(modelId: string): Promise<Model>;

পরামিতি

প্যারামিটার টাইপ বর্ণনা
মডেল আইডি স্ট্রিং মডেলের আইডি পেতে হবে।

রিটার্ন:

প্রতিশ্রুতি< মডেল >

মডেল অবজেক্টের সাথে একটি প্রতিশ্রুতি পূরণ করা হয়েছে।

MachineLearning.listModels()

বর্তমান প্রকল্পের মডেলগুলি তালিকাভুক্ত করে৷

স্বাক্ষর:

listModels(options?: ListModelsOptions): Promise<ListModelsResult>;

পরামিতি

প্যারামিটার টাইপ বর্ণনা
বিকল্প তালিকা মডেল অপশন তালিকার বিকল্পগুলি।

রিটার্ন:

প্রতিশ্রুতি< তালিকা মডেলের ফলাফল >

একটি প্রতিশ্রুতি যা বর্তমান (ফিল্টার করা) মডেলের তালিকা এবং পরবর্তী পৃষ্ঠার টোকেনের সাথে সমাধান করে। শেষ পৃষ্ঠার জন্য, মডেলগুলির একটি খালি তালিকা এবং কোনও পৃষ্ঠা টোকেন ফেরত দেওয়া হয় না।

MachineLearning.publishModel()

একটি Firebase ML মডেল প্রকাশ করে।

একটি প্রকাশিত মডেল ক্লায়েন্ট অ্যাপে ডাউনলোড করা যেতে পারে।

স্বাক্ষর:

publishModel(modelId: string): Promise<Model>;

পরামিতি

প্যারামিটার টাইপ বর্ণনা
মডেল আইডি স্ট্রিং মডেলের আইডি প্রকাশ করতে হবে।

রিটার্ন:

প্রতিশ্রুতি< মডেল >

প্রকাশিত মডেলের সাথে একটি প্রতিশ্রুতি পূরণ হয়েছে।

MachineLearning.unpublishModel()

একটি Firebase ML মডেল অপ্রকাশিত করে।

স্বাক্ষর:

unpublishModel(modelId: string): Promise<Model>;

পরামিতি

প্যারামিটার টাইপ বর্ণনা
মডেল আইডি স্ট্রিং মডেলের আইডি আনপ্রকাশ করতে হবে।

রিটার্ন:

প্রতিশ্রুতি< মডেল >

অপ্রকাশিত মডেলের সাথে একটি প্রতিশ্রুতি পূরণ হয়েছে।

MachineLearning.updateModel()

একটি মডেলের মেটাডেটা বা মডেল ফাইল আপডেট করে।

স্বাক্ষর:

updateModel(modelId: string, model: ModelOptions): Promise<Model>;

পরামিতি

প্যারামিটার টাইপ বর্ণনা
মডেল আইডি স্ট্রিং মডেলের আইডি আপডেট করতে হবে।
মডেল মডেল অপশন আপডেট করার জন্য মডেল ক্ষেত্র।

রিটার্ন:

প্রতিশ্রুতি< মডেল >

একটি প্রতিশ্রুতি আপডেট করা মডেলের সাথে পূরণ হয়েছে।