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定制模型

如果您使用自定义TensorFlow Lite模型,则Firebase ML可以帮助您确保用户始终使用自定义模型的最佳可用版本。当您使用Firebase部署模型时,Firebase ML仅在需要时下载模型,并使用最新版本自动更新用户。

iOS安卓

关键能力

TensorFlow Lite模型部署使用Firebase部署模型以减小应用程序的二进制大小,并确保您的应用程序始终使用模型可用的最新版本
设备上ML推理使用TensorFlow Lite解释器和模型在iOS或Android应用中执行推理。
自动模型更新设定应用程式自动下载模型新版本的条件:当使用者的装置闲置,正在充电或建立Wi-Fi连线时

实施路径

训练您的TensorFlow模型使用TensorFlow构建和训练自定义模型。或者,重新训练可解决与您要实现的问题类似的问题的现有模型。
将模型转换为TensorFlow Lite使用TensorFlow Lite转换器将模型从HDF5或冻结图格式转换为TensorFlow Lite。
将您的TensorFlow Lite模型部署到Firebase可选:将TensorFlow Lite模型部署到Firebase并将Firebase ML SDK包含在您的应用程序中时,Firebase ML使您的用户保持最新的模型版本。您可以将其配置为在用户设备处于空闲或充电状态或具有Wi-Fi连接时自动下载模型更新。
使用TensorFlow Lite模型进行推断在iOS或Android应用程序中使用TensorFlow Lite解释器,以对使用Firebase部署的模型进行推断。

代码实验室

尝试一些代码实验室,学习动手操作Firebase如何帮助您更轻松,更有效地使用TensorFlow Lite模型。