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के लिए मशीन लर्निंग
मोबाइल डेवलपर्स

कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए फायरबेस एमएल का उपयोग करें, या क्लाउड विजन एपीआई के साथ अधिक टर्न-कुंजी समाधान का उपयोग करें।


फायरबेस एमएल डायग्राम

चाहे आप मौजूदा TensorFlow Lite मॉडल से शुरुआत कर रहे हों या अपना प्रशिक्षण दे रहे हों, आप अपने उपयोगकर्ताओं को हवा में मॉडल वितरित करने के लिए Firebase ML मॉडल परिनियोजन का उपयोग कर सकते हैं। यह प्रारंभिक एप्लिकेशन इंस्टॉलेशन आकार को कम कर देता है क्योंकि मॉडल केवल डिवाइस द्वारा डाउनलोड किए जाते हैं जब आवश्यक हो। यह आपको ए / बी कई मॉडलों का परीक्षण करने की अनुमति देता है, आपके संपूर्ण ऐप को पुनः प्रकाशित किए बिना नियमित रूप से उनके प्रदर्शन और अपडेट मॉडल का मूल्यांकन करता है। बस अपने मॉडल को फायरबेस कंसोल में अपलोड करें , और हम इसे आपके ऐप पर होस्ट करने और सेवा करने का ध्यान रखेंगे। या यदि आप चाहें, तो आप Firebase Admin SDK का उपयोग करके सीधे अपने ML उत्पादन पाइपलाइन या Colab नोटबुक से मॉडल तैनात कर सकते हैं।


ऑटोएमएल विजन एज

ऑटोएमएल विजन एज के साथ , आप आसानी से अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम छवि वर्गीकरण मॉडल बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप चाहते हैं कि आपका ऐप विभिन्न प्रकार के भोजन की पहचान करने, या जानवरों की प्रजातियों के बीच अंतर करने में सक्षम हो। जो भी आपकी आवश्यकता है, बस अपने प्रशिक्षण डेटा को फायरबेस कंसोल पर अपलोड करें और आप अपने उपयोगकर्ता के डिवाइस पर स्थानीय रूप से चलाने के लिए एक कस्टम TensorFlow Lite मॉडल बनाने के लिए Google की AutoML तकनीक का उपयोग कर सकते हैं।


फायरबेस एमएल प्रतीक

फायरबेस एमएल आम रेडी-टू-यूज़ क्लाउड-आधारित एपीआई के एक सेट के साथ आता है, जो आम मोबाइल उपयोग के मामलों के लिए होता है: पाठ को पहचानना , छवियों को लेबल करना और स्थलों को पहचानना । डिवाइस-एपीआई के विपरीत, ये एपीआई उच्च स्तर की सटीकता देने के लिए Google क्लाउड की मशीन लर्निंग तकनीक की शक्ति का लाभ उठाते हैं। आप बस लाइब्रेरी में डेटा पास करते हैं, जो मूल रूप से Google क्लाउड पर चलने वाले मॉडल के लिए एक अनुरोध करता है, और आपको आवश्यक जानकारी वापस मिलती है-कोड की कुछ पंक्तियों में।


फायरबेस आपको उच्च गुणवत्ता वाले ऐप विकसित करने, अपना उपयोगकर्ता आधार विकसित करने और अधिक पैसा कमाने में मदद करता है। प्रत्येक सुविधा स्वतंत्र रूप से काम करती है, और वे एक साथ और भी बेहतर काम करती हैं।