Firebase Machine Learning

Firebase Machine Learning

Wykorzystuj uczenie maszynowe w aplikacjach, aby rozwiązywać rzeczywiste problemy.

Firebase ML udostępnia wygodne interfejsy API, które pomagają używać niestandardowych modeli TensorFlow Lite w aplikacjach mobilnych.

Jest to wersja beta Firebase ML. Ten interfejs API może ulec zmianie w sposób niezapewniający zgodności wstecznej. Nie podlega żadnej gwarancji jakości usług ani żadnym zasadom wycofywania.

Najważniejsze funkcje

Hostowanie i wdrażanie modeli niestandardowych

Używaj własnych modeli TensorFlow Lite do wnioskowania na urządzeniu. Wystarczy wdrożyć model w Firebase, a my zajmiemy się jego hostingiem i udostępnianiem w Twojej aplikacji. Firebase będzie dynamicznie udostępniać użytkownikom najnowszą wersję modelu, co pozwoli Ci regularnie go aktualizować bez konieczności przesyłania użytkownikom nowej wersji aplikacji. Gdy używasz Firebase ML z  Remote Config, możesz udostępniać różne modele różnym segmentom użytkowników, a dzięki A/B Testing możesz przeprowadzać eksperymenty, aby znaleźć model o najlepszych wynikach (zobacz przewodniki dotyczące Apple i Androida).

ML Kit: gotowe do użycia modele na urządzeniu

3 czerwca 2020 r. zaczęliśmy udostępniać interfejsy API ML Kit działające na urządzeniu za pomocą nowego, samodzielnego pakietu SDK. Google Cloud Interfejsy API i wdrażanie modeli niestandardowych nadal będą dostępne w ramach Firebase Machine Learning.

Jeśli szukasz wstępnie wytrenowanych modeli, które działają na urządzeniu, zapoznaj się z ML Kit. ML Kit jest dostępny na iOS i Androida oraz ma interfejsy API do wielu zastosowań:

• Rozpoznawanie tekstu
• Dodawanie etykiet do obrazów
• Wykrywanie i śledzenie obiektów
• Wykrywanie twarzy i śledzenie konturów
• Skanowanie kodów kreskowych
• Identyfikacja języka
• Tłumaczenie
• Inteligentna odpowiedź

Dalsze kroki

• Dowiedz się, jak używać w aplikacji niestandardowych modeli zoptymalizowanych pod kątem urządzeń mobilnych.