تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
الطُرُز المخصّصة
plat_iosplat_android
في حال استخدام خيار التخصيص
طُرز TensorFlow Lite
يمكن أن يساعدك Firebase ML في ضمان استخدام المستخدمين دائمًا
أفضل إصدار متوفر من نموذجك المخصص. عندما تنشر نموذجك باستخدام
مع Firebase، لا ينزِّل Firebase ML النموذج إلا عند الحاجة إليه.
يقوم بتحديث المستخدمين تلقائيًا إلى أحدث إصدار.
يمكنك نشر نماذجك باستخدام Firebase لتقليل حجم البرنامج الثنائي لتطبيقك
التأكّد من أنّ تطبيقك يستخدم دائمًا أحدث إصدار متاح من
نموذجك
استنتاج تعلُّم الآلة على الجهاز
يمكنك إجراء الاستنتاج في تطبيق Apple أو Android باستخدام TensorFlow Lite.
باستخدام نموذجك.
التحديثات التلقائية للطُرز
ضبط الشروط التي يتم بموجبها تنزيل تطبيقك تلقائيًا
الإصدارات الجديدة من نموذجك: عندما يكون جهاز المستخدم غير نشِط لفترة قصيرة أو أثناء شحنه
أو يتوفّر به اتصال Wi-Fi
مسار التنفيذ
تدريب نموذج TensorFlow
يمكنك إنشاء نموذج مخصّص وتدريبه باستخدام TensorFlow. أو أعد تدريب
نموذج حالي يحل مشكلة مشابهة لما تريد تحقيقه.
تحويل النموذج إلى TensorFlow Lite
تحويل النموذج من تنسيق HDF5 أو تنسيق الرسم البياني المجمّد إلى TensorFlow Lite
باستخدام
محوّل TensorFlow Lite
تفعيل نموذج TensorFlow Lite على Firebase
اختياري: عند نشر نموذج TensorFlow Lite على Firebase
تضمين حزمة تطوير البرامج (SDK) Firebase ML في
تطبيقك، يعمل Firebase ML على إبقاء المستخدمين على
بأحدث إصدار من نموذجك. يمكنك ضبطه على
تنزيل تحديثات الطراز تلقائيًا عندما يكون جهاز المستخدم غير نشِط لفترة قصيرة أو
جارٍ شحنه أو اتصاله بشبكة Wi-Fi.
استخدام نموذج TensorFlow Lite للاستنتاج
استخدِم أداة الترجمة الفورية TensorFlow Lite في تطبيق Apple أو Android من أجل
لإجراء الاستنتاج باستخدام النماذج المنشورة باستخدام Firebase.
Codelabs
جرِّب بعض الدروس التطبيقية حول الترميز لتتعلّم بشكل عملي كيفية الاستفادة من Firebase في استخدام
طُرُز TensorFlow Lite بسهولة وفعالية أكبر.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# Custom Models\n=============\n\nplat_ios plat_android \nIf you use custom\n[TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/) models,\nFirebase ML can help you ensure your users are always using the\nbest-available version of your custom model. When you deploy your model with\nFirebase, Firebase ML only downloads the model when it's needed and\nautomatically updates your users with the latest version.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReady to get started? Choose your platform:\n\n[iOS+](/docs/ml/ios/use-custom-models)\n[Android](/docs/ml/android/use-custom-models)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| This is a beta release of Firebase ML. This API might be changed in backward-incompatible ways and is not subject to any SLA or deprecation policy.\n\nKey capabilities\n----------------\n\n|----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| TensorFlow Lite model deployment | Deploy your models using Firebase to reduce your app's binary size and to make sure your app is always using the most recent version available of your model |\n| On-device ML inference | Perform inference in an Apple or Android app using the TensorFlow Lite interpreter with your model. |\n| Automatic model updates | Configure the conditions under which your app automatically downloads new versions of your model: when the user's device is idle, is charging, or has a Wi-Fi connection |\n\nImplementation path\n-------------------\n\n|---|---------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | **Train your TensorFlow model** | Build and train a custom model using TensorFlow. Or, re-train an existing model that solves a problem similar to what you want to achieve. |\n| | **Convert the model to TensorFlow Lite** | Convert your model from HDF5 or frozen graph format to TensorFlow Lite using the [TensorFlow Lite converter](https://www.tensorflow.org/lite/convert). |\n| | **Deploy your TensorFlow Lite model to Firebase** | Optional: When you deploy your TensorFlow Lite model to Firebase and include the Firebase ML SDK in your app, Firebase ML keeps your users up to date with the latest version of your model. You can configure it to automatically download model updates when the user's device is idle or charging, or has a Wi-Fi connection. |\n| | **Use the TensorFlow Lite model for inference** | Use the TensorFlow Lite interpreter in your Apple or Android app to perform inference with models deployed using Firebase. |\n\nCodelabs\n--------\n\nTry some [codelabs](/docs/ml/codelabs) to learn hands-on how Firebase can help you use\nTensorFlow Lite models more easily and effectively."]]
