Benutzerdefinierte Modelle

Wenn Sie benutzerdefinierte TensorFlow Lite-Modelle verwenden, können Sie mit Firebase ML dafür sorgen, dass Ihre Nutzer immer die beste verfügbare Version Ihres benutzerdefinierten Modells verwenden. Wenn Sie Ihr Modell mit Firebase bereitstellen, lädt Firebase ML das Modell nur bei Bedarf herunter und aktualisiert es automatisch auf die aktuelle Version.


Startbereit? Plattform auswählen:

iOS+ Android


Hauptmerkmale

TensorFlow Lite-Modellbereitstellung Stellen Sie Ihre Modelle mit Firebase bereit, um die Binärgröße Ihrer App zu reduzieren und dafür zu sorgen, dass Ihre App immer die neueste verfügbare Version Ihres Modells verwendet.
On-Device-ML-Inferenz Führen Sie mit dem TensorFlow Lite-Interpreter und Ihrem Modell eine Inferenz in einer Apple- oder Android-App aus.
Automatische Modellaktualisierungen Konfigurieren Sie die Bedingungen, unter denen Ihre App automatisch neue Versionen Ihres Modells herunterlädt: wenn das Gerät des Nutzers inaktiv ist, geladen wird oder eine WLAN-Verbindung hat.

Vorgehensweise bei der Implementierung

TensorFlow-Modell trainieren Erstellen und trainieren Sie ein benutzerdefiniertes Modell mit TensorFlow. Oder Sie können ein vorhandenes Modell neu trainieren, das ein Problem löst, das dem ähnelt, was Sie erreichen möchten.
Modell in TensorFlow Lite konvertieren Konvertieren Sie Ihr Modell mit dem TensorFlow Lite-Konverter vom HDF5- oder eingefrorenen Grafikformat in TensorFlow Lite.
TensorFlow Lite-Modell in Firebase bereitstellen Optional: Wenn Sie Ihr TensorFlow Lite-Modell in Firebase bereitstellen und das Firebase ML SDK in Ihre App einbinden, sorgt Firebase ML dafür, dass Ihre Nutzer immer die aktuelle Version Ihres Modells haben. Sie können es so konfigurieren, dass Modellupdates automatisch heruntergeladen werden, wenn das Gerät des Nutzers inaktiv ist, geladen wird oder eine WLAN-Verbindung hat.
TensorFlow Lite-Modell für die Inferenz verwenden Verwenden Sie den TensorFlow Lite-Interpreter in Ihrer Apple- oder Android-App, um Inferenzen mit Modellen auszuführen, die mit Firebase bereitgestellt wurden.

Codelabs

In den Codelabs erfahren Sie, wie Sie TensorFlow Lite-Modelle mit Firebase einfacher und effektiver nutzen können.