自訂模型
如果您使用自訂的 TensorFlow Lite 模型 Firebase ML 能夠幫助您確保使用者會隨時使用 自訂模型的最佳可用版本當您使用 Firebase，Firebase ML 只會在必要時下載模型，並 會自動為使用者更新至最新版本。
主要功能
| TensorFlow Lite 模型部署 | 使用 Firebase 部署模型，減少應用程式的二進位檔大小，並 確認您的應用程式一律使用 您的模型 |
| 裝置端機器學習推論 | 使用 TensorFlow Lite 在 Apple 或 Android 應用程式中執行推論 搭配模型使用 |
| 自動更新模型 | 設定應用程式自動下載的條件 可能的新版本：當使用者的裝置處於閒置狀態、正在充電時 或是具備 Wi-Fi 連線 |
實作路徑
| 訓練 TensorFlow 模型 | 使用 TensorFlow 建構及訓練自訂模型。或者，重新訓練 解決類似問題 | |
| 將模型轉換為 TensorFlow Lite | 將模型從 HDF5 或凍結圖形格式轉換為 TensorFlow Lite 方法是使用 TensorFlow Lite 轉換工具。 | |
| 將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase | 選用：當你將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase， 將 Firebase ML SDK 應用程式，Firebase ML 可讓使用者存取 最新的模型版本。您可以設定 在裝置處於閒置狀態或閒置時，自動下載模型更新。 充電或連上 Wi-Fi 網路時。 | |
| 使用 TensorFlow Lite 模型進行推論 | 在 Apple 或 Android 應用程式中使用 TensorFlow Lite 解譯器， 能根據透過 Firebase 部署的模型執行推論 |
程式碼研究室
參加一些程式碼研究室，透過實作練習瞭解 Firebase 可提供哪些協助 TensorFlow Lite 模型更輕鬆有效地完成。