โมเดลที่กำหนดเอง
หากคุณเป็นนักพัฒนา ML ที่มีประสบการณ์และโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าของ ML Kit ไม่ตรงกับความต้องการของคุณคุณสามารถใช้ โมเดล TensorFlow Lite ที่ กำหนดเองกับ ML Kit ได้
โฮสต์โมเดล TensorFlow Lite ของคุณโดยใช้ Firebase หรือแพ็กเกจกับแอปของคุณ จากนั้นใช้ ML Kit SDK เพื่อทำการอนุมานโดยใช้รุ่นที่ดีที่สุดของโมเดลที่กำหนดเองของคุณ หากคุณโฮสต์โมเดลของคุณกับ Firebase ML Kit จะอัปเดตผู้ใช้ของคุณด้วยเวอร์ชันล่าสุดโดยอัตโนมัติ
ความสามารถที่สำคัญ
| โฮสติ้งรุ่น TensorFlow Lite | โฮสต์โมเดลของคุณโดยใช้ Firebase เพื่อลดขนาดไบนารีของแอปและเพื่อให้แน่ใจว่าแอปของคุณใช้เวอร์ชันล่าสุดที่มีอยู่ในโมเดลของคุณอยู่เสมอ |
| การอนุมาน ML บนอุปกรณ์ | ทำการอนุมานในแอป iOS หรือ Android โดยใช้ ML Kit SDK เพื่อเรียกใช้โมเดล TensorFlow Lite ที่คุณกำหนดเอง โมเดลนี้สามารถรวมเข้ากับแอปโฮสต์ในระบบคลาวด์หรือทั้งสองอย่าง |
| โมเดลทางเลือกอัตโนมัติ | ระบุแหล่งที่มาของโมเดลหลายรายการ ใช้โมเดลที่จัดเก็บในเครื่องเมื่อโมเดลที่โฮสต์บนคลาวด์ไม่พร้อมใช้งาน |
| การอัปเดตโมเดลอัตโนมัติ | กำหนดเงื่อนไขที่แอปของคุณจะดาวน์โหลดโมเดลเวอร์ชันใหม่โดยอัตโนมัติ: เมื่ออุปกรณ์ของผู้ใช้ไม่ได้ใช้งานกำลังชาร์จหรือมีการเชื่อมต่อ Wi-Fi |
เส้นทางการนำไปใช้งาน
| ฝึกโมเดล TensorFlow ของคุณ | สร้างและฝึกโมเดลแบบกำหนดเองโดยใช้ TensorFlow หรือฝึกโมเดลที่มีอยู่อีกครั้งเพื่อแก้ปัญหาที่คล้ายกับสิ่งที่คุณต้องการบรรลุ ดู คู่มือสำหรับนักพัฒนา TensorFlow Lite | |
| แปลงโมเดลเป็น TensorFlow Lite | แปลงโมเดลของคุณจากรูปแบบ TensorFlow มาตรฐานเป็น TensorFlow Lite โดยการตรึงกราฟจากนั้นใช้ TensorFlow Optimizing Converter (TOCO) ดู คู่มือสำหรับนักพัฒนา TensorFlow Lite | |
| โฮสต์โมเดล TensorFlow Lite ของคุณด้วย Firebase | ทางเลือก: เมื่อคุณโฮสต์โมเดล TensorFlow Lite กับ Firebase และรวม ML Kit SDK ไว้ในแอปของคุณ ML Kit จะช่วยให้ผู้ใช้ของคุณอัปเดตเวอร์ชันล่าสุดของโมเดลของคุณ คุณสามารถกำหนดค่า ML Kit เพื่อดาวน์โหลดการอัปเดตโมเดลโดยอัตโนมัติเมื่ออุปกรณ์ของผู้ใช้ไม่ได้ใช้งานหรือกำลังชาร์จหรือมีการเชื่อมต่อ Wi-Fi | |
| ใช้แบบจำลอง TensorFlow Lite สำหรับการอนุมาน | ใช้ API แบบจำลองที่กำหนดเองของ ML Kit ในแอป iOS หรือ Android เพื่อทำการอนุมานกับโมเดลที่โฮสต์โดย Firebase หรือแบบจำลองแอป |