透過 Flutter 使用自訂 TensorFlow Lite 模型

如果您的應用程式使用自訂 TensorFlow Lite 模型如何運用 Firebase ML 部署模型透過 Firebase 部署模型後可縮減應用程式的初始下載大小，並更新應用程式的機器學習模型不必發布新版應用程式然後利用遠端設定和 A/B 功能透過測試，您可以針對不同的使用者群組動態提供不同的模型。

TensorFlow Lite 模型

TensorFlow Lite 模型是最佳化的機器學習模型，適合在行動裝置上執行裝置。如要取得 TensorFlow Lite 模型，請按照下列步驟操作：

使用預先建構的模型，例如其中一個官方 TensorFlow Lite 模型
將 TensorFlow 模型、Keras 模型或具體函式轉換為 TensorFlow Lite。

請注意，如果沒有供 Dart 維護的 TensorFlow Lite 程式庫，則需要與原生 TensorFlow Lite 程式庫整合平台。這裡並未記錄這項整合。

事前準備

安裝並初始化 Flutter 適用的 Firebase SDK 如果尚未建立
在 Flutter 專案的根目錄中執行下列指令安裝機器學習模型下載工具外掛程式的指令：
```
flutter pub add firebase_ml_model_downloader
```
重新建構您的專案：
```
flutter run
```

1. 部署模型

您可以使用 Firebase 控制台或 Firebase Admin Python 和 Node.js SDK詳情請見部署及管理自訂模型。

在 Firebase 專案中加入自訂模型後，您就能參照在應用程式中使用您指定的名稱您隨時可以將新的 TensorFlow Lite 模型，並將新模型下載至使用者的裝置劃分依據：呼叫 getModel() (請見下方)。

2. 將模型下載至裝置，然後初始化 TensorFlow Lite 解譯器

如要在應用程式中使用 TensorFlow Lite 模型，請先使用模型下載工具下載最新版本的模型到裝置。接著，將 TensorFlow Lite 解譯器搭配模型。

如要開始下載模型，請呼叫模型下載工具的 getModel() 方法。指定您在上傳模型時為模型指派的名稱因此建議您一律下載最新模型需要允許下載

有三種下載行為可供選擇：

下載類型	說明
`localModel`	取得裝置的本機模型。如果沒有本機模型可用，這個的運作方式與 `latestModel` 類似。使用這份草稿然後下載檢查模型更新狀態例如：就是使用遠端設定而且每次都會將模型上傳到的新名稱 (建議)。
`localModelUpdateInBackground`	取得裝置的本機模型，並開始在背景更新模型如果沒有本機模型可用，這個的運作方式與 `latestModel` 類似。
`latestModel`	取得最新模型。如果本機模型最新版本，會傳回本機 model.否則，請下載最新版本 model.這項行為會封鎖，直到就會下載最新版本建議)。這個行為僅限用於明確需要版本。

您應該停用模型相關功能，例如隱藏部分使用者介面，直到您確認下載模型為止。

FirebaseModelDownloader.instance
    .getModel(
        "yourModelName",
        FirebaseModelDownloadType.localModel,
        FirebaseModelDownloadConditions(
          iosAllowsCellularAccess: true,
          iosAllowsBackgroundDownloading: false,
          androidChargingRequired: false,
          androidWifiRequired: false,
          androidDeviceIdleRequired: false,
        )
    )
    .then((customModel) {
      // Download complete. Depending on your app, you could enable the ML
      // feature, or switch from the local model to the remote model, etc.

      // The CustomModel object contains the local path of the model file,
      // which you can use to instantiate a TensorFlow Lite interpreter.
      final localModelPath = customModel.file;

      // ...
    });

許多應用程式會在初始化程式碼中啟動下載工作，但您可以這麼做因此在您需要使用模型前

3. 對輸入資料執行推論

模型檔案已下載到裝置上，您可以將模型檔案與 TensorFlow Lite 解譯器來執行推論。在沒有維護適用於 Dart 的 TensorFlow Lite 程式庫，您需要與原生 TensorFlow Lite 程式庫分為 iOS 和 Android 版

附錄：模型安全性

無論您是以何種方式將 TensorFlow Lite 模型提供給 Firebase ML、Firebase 機器學習會以標準的序列化 protobuf 格式儲存檔案，本機儲存空間

理論上，這代表任何人都可以複製您的模型不過實務上，大多數模型都特別適合應用程式，並經過模糊處理並預測這類風險，與競爭對手的組裝和重複使用程式碼然而，在使用之前，請務必先瞭解此風險在應用程式中加入自訂模型