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機器學習
移動開發者

使用Firebase ML訓練和部署自定義模型,或者使用Cloud Vision API的交鑰匙解決方案。


Firebase ML圖

無論您是從現有的TensorFlow Lite模型開始還是自己進行訓練,都可以使用Firebase ML模型部署通過空中分發模型給您的用戶。由於設備僅在需要時才下載模型,因此可以減小初始應用程序的安裝大小。它還允許您A / B測試多個模型,評估其性能並定期更新模型,而無需重新發​​布整個應用程序。只需將您的模型上傳到Firebase控制台,我們將負責託管並將其提供給您的應用。或者,如果願意,您可以使用Firebase Admin SDK從ML生產管道或Colab筆記本直接部署模型。


AutoML視覺邊緣

借助AutoML Vision Edge ,您可以輕鬆創建滿足您需求的自定義圖像分類模型。例如,您可能希望您的應用能夠識別不同類型的食物,或區分動物種類。無論您有什麼需要,只需將培訓數據上傳到Firebase控制台,您就可以使用Google的AutoML技術來構建自定義的TensorFlow Lite模型,以供您在用戶設備上本地運行。


Firebase ML圖標

Firebase ML還附帶了一組針對通用移動用例的即用型基於雲的API: 識別文本標記圖像識別地標 。與設備上的API不同,這些API充分利用了Google Cloud機器學習技術的強大功能,可提供較高的準確性。您只需將數據傳遞到庫中,庫就可以無縫地請求運行在Google Cloud上的模型,並獲取所需的信息-所有這些只需幾行代碼。


Firebase可幫助您開發高質量的應用程序,擴大用戶群並獲得更多收入。每個功能都可以獨立工作,並且可以更好地協同工作。