מודלים מותאמים אישית

אם משתמשים בהתאמה אישית במודלים של TensorFlow Lite, Firebase ML יכול לעזור לך לוודא שהמשתמשים שלך תמיד משתמשים את הגרסה הזמינה ביותר של המודל המותאם אישית שלך. כשפורסים את המודל עם ב-Firebase, מערכת Firebase ML מורידה את המודל רק כשיש בו צורך. מעדכן את המשתמשים באופן אוטומטי לגרסה האחרונה.


שנתחיל? בוחרים את הפלטפורמה:

iOS+ Android


יכולות עיקריות

פריסה של מודל TensorFlow Lite פריסת מודלים באמצעות Firebase כדי להקטין את הגודל הבינארי של האפליקציה, עליך לוודא שהאפליקציה שלך תמיד משתמשת בגרסה העדכנית ביותר של המודל שלך
מסקנות מלמידת מכונה במכשיר ביצוע של הסקת מסקנות באפליקציה ל-Apple או ל-Android באמצעות המפרש של TensorFlow Lite עם המודל שלכם.
עדכוני מודלים אוטומטיים הגדרת התנאים שבהם האפליקציה תוריד באופן אוטומטי גרסאות חדשות של המודל שלך: כשהמכשיר של המשתמש לא פעיל, בטעינה, או שיש לו חיבור Wi-Fi

נתיב ההטמעה

אימון של מודל TensorFlow לפתח ולאמן מודל מותאם אישית באמצעות TensorFlow. או לאמן מחדש למודל קיים שפותר בעיה שדומה למה שרוצים להשיג.
המרת המודל ל-TensorFlow Lite המרת המודל מפורמט HDF5 או תרשים שהוקפא ל-TensorFlow Lite באמצעות ממיר TensorFlow Lite
פריסה של מודל TensorFlow Lite ב-Firebase אופציונלי: כשפורסים את מודל TensorFlow Lite ב-Firebase לכלול את ה-SDK Firebase ML האפליקציה, Firebase ML שומרת על רמת העניין של המשתמשים עם הגרסה העדכנית ביותר של המודל. אפשר להגדיר אותו כדי הורדה אוטומטית של עדכוני מודלים כשהמכשיר של המשתמש לא פעיל, או בטעינה או בחיבור Wi-Fi.
שימוש במודל TensorFlow Lite לצורך הסקת מסקנות אפשר להשתמש ב-TensorFlow Lite באפליקציה באפל או ל-Android כדי מסקנות בעזרת מודלים שנפרסו באמצעות Firebase.

Codelabs

אפשר לנסות כמה Codelabs כדי ללמוד באופן מעשי איך Firebase יכול לעזור לכם להשתמש מודלים של TensorFlow Lite בקלות וביעילות.