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के लिए मशीन लर्निंग
मोबाइल डेवलपर्स

कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए फायरबेस एमएल का उपयोग करें, या क्लाउड विज़न एपीआई के साथ अधिक टर्न-कुंजी समाधान का उपयोग करें।


फायरबेस एमएल डायग्राम

चाहे आप मौजूदा TensorFlow Lite मॉडल के साथ शुरुआत कर रहे हों या अपना प्रशिक्षण दे रहे हों, आप अपने उपयोगकर्ताओं को हवा में मॉडल वितरित करने के लिए Firebase ML मॉडल परिनियोजन का उपयोग कर सकते हैं। यह प्रारंभिक एप्लिकेशन इंस्टॉलेशन आकार को कम कर देता है क्योंकि मॉडल केवल डिवाइस द्वारा डाउनलोड किए जाते हैं जब जरूरत होती है। यह आपको ए / बी कई मॉडलों का परीक्षण करने की अनुमति देता है, उनके प्रदर्शन और अपडेट मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए नियमित रूप से आपके पूरे ऐप को पुनः प्रकाशित किए बिना। बस अपने मॉडल को फायरबेस कंसोल पर अपलोड करें , और हम इसे आपके ऐप पर होस्ट करने और इसे परोसने का ध्यान रखेंगे। या यदि आप पसंद करते हैं, तो आप फायरबस एडमिन एसडीके का उपयोग करके सीधे अपने एमएल उत्पादन पाइपलाइन या कोलाब नोटबुक से मॉडल तैनात कर सकते हैं।


ऑटोएमएल विजन एज

ऑटोएमएल विजन एज के साथ , आप आसानी से अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम छवि वर्गीकरण मॉडल बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप अपने एप्लिकेशन को विभिन्न प्रकार के भोजन की पहचान करने में सक्षम हो सकते हैं, या जानवरों की प्रजातियों के बीच अंतर कर सकते हैं। जो भी आपकी आवश्यकता है, बस अपने प्रशिक्षण डेटा को फायरबेस कंसोल पर अपलोड करें और आप अपने उपयोगकर्ता के डिवाइस पर स्थानीय रूप से चलाने के लिए एक कस्टम TensorFlow Lite मॉडल बनाने के लिए Google की AutoML तकनीक का उपयोग कर सकते हैं।


फायरबेस एमएल प्रतीक

फायरबेस एमएल आम रेडी-टू-यूज़ क्लाउड-आधारित एपीआई के एक सेट के साथ आता है, जो आम मोबाइल उपयोग के मामलों के लिए है: पाठ को पहचानना , छवियों को लेबल करना और स्थलों को पहचानना । ऑन-डिवाइस एपीआई के विपरीत, ये एपीआई उच्च स्तर की सटीकता देने के लिए Google क्लाउड की मशीन लर्निंग तकनीक की शक्ति का लाभ उठाते हैं। आप बस लाइब्रेरी में डेटा पास करते हैं, जो मूल रूप से Google क्लाउड पर चलने वाले मॉडल के लिए एक अनुरोध करता है, और आपको आवश्यक जानकारी प्राप्त करता है-कोड की कुछ पंक्तियों में।


फायरबेस आपको उच्च गुणवत्ता वाले ऐप विकसित करने, अपना उपयोगकर्ता आधार विकसित करने और अधिक पैसा कमाने में मदद करता है। प्रत्येक सुविधा स्वतंत्र रूप से काम करती है, और वे एक साथ और भी बेहतर काम करती हैं।