Firebase Machine Learning

Firebase Machine Learning

असल दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें.

Firebase ML ऐसे एपीआई उपलब्ध कराता है जिनकी मदद से, मोबाइल ऐप्लिकेशन में अपने कस्टम TensorFlow Lite मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं.

यह Firebase ML का बीटा वर्शन है. इस एपीआई में ऐसे बदलाव किए जा सकते हैं जो पुराने सिस्टम के साथ काम नहीं करते. साथ ही, यह किसी भी सेवा स्तर समझौते (एसएलए) या बंद होने से जुड़ी नीति के तहत नहीं आता.

मुख्य सुविधाएं

कस्टम मॉडल होस्ट और डिप्लॉय करना

डिवाइस पर इन्फ़रेंस के लिए, अपने TensorFlow Lite मॉडल इस्तेमाल करें. अपने मॉडल को Firebase पर डिप्लॉय करें. हम इसे आपके ऐप्लिकेशन पर पेश और होस्ट करने का ध्यान रखेंगे. Firebase, आपके उपयोगकर्ताओं को मॉडल का नया वर्शन डाइनैमिक तरीके से उपलब्ध कराएगा. इससे आपको उपयोगकर्ताओं को ऐप्लिकेशन का नया वर्शन पुश किए बिना, मॉडल को नियमित रूप से अपडेट करने की सुविधा मिलेगी. Remote Config के साथ Firebase ML का इस्तेमाल करने पर, अलग-अलग उपयोगकर्ता सेगमेंट को अलग-अलग मॉडल दिखाए जा सकते हैं. साथ ही, A/B Testing की मदद से, सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाला मॉडल ढूंढने के लिए एक्सपेरिमेंट किए जा सकते हैं. इसके लिए, Apple और Android की गाइड देखें.

ML Kit: डिवाइस पर इस्तेमाल के लिए तैयार मॉडल

हमने 3 जून, 2020 से, ML Kit के ऑन-डिवाइस एपीआई उपलब्ध कराने शुरू किए हैं. ये एपीआई, नए स्टैंडअलोन SDK टूल के ज़रिए उपलब्ध कराए जा रहे हैं. Google Cloud एपीआई और कस्टम मॉडल डिप्लॉयमेंट की सुविधा, Firebase Machine Learning के ज़रिए उपलब्ध रहेगी.

अगर आपको डिवाइस पर चलने वाले पहले से ट्रेन किए गए मॉडल चाहिए, तो ML Kit देखें. ML Kit, iOS और Android के लिए उपलब्ध है. साथ ही, इसमें कई तरह के कामों के लिए एपीआई मौजूद हैं:

• टेक्स्ट की पहचान करने की सुविधा
• इमेज को लेबल करना
• ऑब्जेक्ट का पता लगाना और उसे ट्रैक करना
• चेहरे की पहचान करना और उसके चारों ओर लाइनें बनाना
• बारकोड स्कैन करना
• भाषा की पहचान करना
• अनुवाद
• स्मार्ट जवाब

अगले चरण

• अपने ऐप्लिकेशन में, मोबाइल के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए कस्टम मॉडल इस्तेमाल करने के बारे में जानें.