โมเดลที่กำหนดเอง
หากคุณใช้โมเดล TensorFlow Lite ที่กำหนดเอง Firebase ML จะช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะใช้โมเดลที่กำหนดเองในเวอร์ชันที่ดีที่สุดที่มีอยู่เสมอ เมื่อคุณปรับใช้โมเดลของคุณด้วย Firebase แล้ว Firebase ML จะดาวน์โหลดโมเดลเมื่อจำเป็นเท่านั้น และอัปเดตผู้ใช้ของคุณด้วยเวอร์ชันล่าสุดโดยอัตโนมัติ
ความสามารถที่สำคัญ
การปรับใช้โมเดล TensorFlow Lite | ปรับใช้โมเดลของคุณโดยใช้ Firebase เพื่อลดขนาดไบนารีของแอป และเพื่อให้แน่ใจว่าแอปของคุณใช้เวอร์ชันล่าสุดที่มีอยู่ของโมเดลของคุณอยู่เสมอ |
การอนุมาน ML บนอุปกรณ์ | ทำการอนุมานในแอป Apple หรือ Android โดยใช้ล่าม TensorFlow Lite กับโมเดลของคุณ |
อัพเดตโมเดลอัตโนมัติ | กำหนดค่าเงื่อนไขที่แอปของคุณจะดาวน์โหลดเวอร์ชันใหม่ของคุณโดยอัตโนมัติ: เมื่ออุปกรณ์ของผู้ใช้ไม่ได้ใช้งาน กำลังชาร์จ หรือมีการเชื่อมต่อ Wi-Fi |
เส้นทางการนำไปปฏิบัติ
ฝึกโมเดล TensorFlow ของคุณ | สร้างและฝึกโมเดลแบบกำหนดเองโดยใช้ TensorFlow หรือฝึกโมเดลที่มีอยู่ใหม่อีกครั้งเพื่อแก้ไขปัญหาที่คล้ายกับสิ่งที่คุณต้องการบรรลุ | |
แปลงโมเดลเป็น TensorFlow Lite | แปลงโมเดลของคุณจาก HDF5 หรือรูปแบบกราฟแช่แข็งเป็น TensorFlow Lite โดยใช้ ตัวแปลง TensorFlow Lite | |
ปรับใช้โมเดล TensorFlow Lite ของคุณกับ Firebase | ตัวเลือกเสริม: เมื่อคุณปรับใช้โมเดล TensorFlow Lite กับ Firebase และรวม Firebase ML SDK ไว้ในแอปของคุณ Firebase ML จะช่วยให้ผู้ใช้อัปเดตโมเดลเวอร์ชันล่าสุดของคุณอยู่เสมอ คุณสามารถกำหนดค่าให้ดาวน์โหลดการอัปเดตโมเดลโดยอัตโนมัติเมื่ออุปกรณ์ของผู้ใช้ไม่ได้ใช้งานหรือกำลังชาร์จ หรือมีการเชื่อมต่อ Wi-Fi | |
ใช้โมเดล TensorFlow Lite สำหรับการอนุมาน | ใช้ล่าม TensorFlow Lite ในแอป Apple หรือ Android เพื่อทำการอนุมานกับโมเดลที่ใช้งานโดยใช้ Firebase |
โค้ดแล็บ
ลองใช้ Codelab เพื่อเรียนรู้เชิงปฏิบัติว่า Firebase สามารถช่วยให้คุณใช้โมเดล TensorFlow Lite ได้ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อย่างไร