Modelli personalizzati
Se utilizzi modelli TensorFlow Lite personalizzati, Firebase ML può aiutarti a garantire che gli utenti utilizzino sempre la versione migliore disponibile del tuo modello personalizzato. Quando esegui il deployment del modello con Firebase, Firebase ML lo scarica solo quando è necessario e aggiorna automaticamente gli utenti con l'ultima versione.
Iniziamo? Scegli la tua piattaforma:
Funzionalità chiave
| Deployment del modello TensorFlow Lite | Esegui il deployment dei tuoi modelli utilizzando Firebase per ridurre le dimensioni binarie della tua app e assicurarti che utilizzi sempre la versione più recente disponibile del tuo modello |
| Inferenza ML on-device | Esegui l'inferenza in un'app Apple o un'app per Android utilizzando l'interprete TensorFlow Lite con il tuo modello. |
| Aggiornamenti automatici del modello | Configura le condizioni in cui l'app scarica automaticamente nuove versioni del modello: quando il dispositivo dell'utente è inattivo, è in carica o ha una connessione Wi-Fi |
Percorso di implementazione
| Addestra il modello TensorFlow | Crea e addestra un modello personalizzato utilizzando TensorFlow. In alternativa, riaddestra un modello esistente che risolve un problema simile a quello che vuoi ottenere. | |
| Converti il modello in TensorFlow Lite | Converti il modello dal formato HDF5 o grafico bloccato a TensorFlow Lite utilizzando il convertitore TensorFlow Lite. | |
| Esegui il deployment del modello TensorFlow Lite in Firebase | (Facoltativo) Quando esegui il deployment del modello TensorFlow Lite su Firebase e includi l'SDK Firebase ML nella tua app, Firebase ML mantiene i tuoi utenti aggiornati con l'ultima versione del modello. Puoi configurarlo in modo che scarichi automaticamente gli aggiornamenti del modello quando il dispositivo dell'utente è inattivo o in carica o ha una connessione Wi-Fi. | |
| Utilizza il modello TensorFlow Lite per l'inferenza | Utilizza l'interprete TensorFlow Lite nella tua app Apple o app per Android per eseguire l'inferenza con i modelli di cui è stato eseguito il deployment utilizzando Firebase. |
Codelab
Prova alcuni codelab per scoprire in modo pratico come Firebase può aiutarti a utilizzare i modelli TensorFlow Lite in modo più semplice ed efficace.