Модель машинного обучения может быть огромной по размеру, и добавление модели tflite в приложение для Android или iOS при ее упаковке в файл apk в ipa увеличит размер приложения, однако с увеличением размера приложения может потребоваться установка. вниз, поэтому одним из способов уменьшить размер приложения может быть развертывание модели и ее загрузка на лету в зависимости от требований.
Пользовательская модель машинного обучения Firebase
Машинное обучение Firebase - это одна из служб от firebase, которая предлагает возможности машинного обучения, где вы можете развернуть пользовательскую обученную модель tflite или даже обучить модель классификации изображений с помощью AutoML Vision. Край.
Модель может быть развернута из консоли firebase или через скрипт, в случае скрипта, как только вы обучите свою модель машинного обучения и конвертируете в tflite, она будет развернута в firebase прямо из того же скрипта python.
Пользовательская модель от firebase поддерживает модель tflite, поэтому вам нужно будет преобразовать модель pb в модель tflite перед загрузкой в firebase.
Развертывание модели tflite с помощью скрипта Python
С помощью скрипта Python вы можете добавить следующий фрагмент кода прямо к тому же скрипту, который используется для обучения модели машинного обучения, чтобы при обучении вашей модели она могла затем развернуть напрямую, но перед этим не забудьте создать проект на firebase.
Сначала получите файл JSON из firebase, который доступен под учетной записью службы, так как это предоставит доступ администратора к вашему проекту.
Если администратор firebase не установлен, установите его, выполнив следующую команду
«pip install firebase-admin»
Если вы хотите обновить модель, это также возможно с помощью скрипта python. Одним из преимуществ пользовательской модели firebase является то, что как только новая модель станет доступной, FirebaseModelManager попытается загрузить ее таким образом, вам не придется обновлять модель в мобильном приложении вручную.
Как это выглядит в firebase?
Когда вы откроете консоль firebase, в левом боковом меню появится опция машинного обучения firebase, просто щелкнув по ней, вы попадете на экран возможностей машинного обучения, нажмите настраиваемая вкладка, и вы увидите что-то вроде ниже
Как указывалось ранее, вы можете развернуть модель tflite отсюда, нажав на кнопку «Добавить модель» или используя сценарий, после развертывания модели на базе firebase она отобразит карту для этого, как это.
Как загрузить модель на лету?
Для загрузки модели у нас есть FirebaseModelManager, который позаботится о загрузке и предоставит путь к загруженной модели tflite.
Пользовательское развертывание модели с помощью firebase можно использовать бесплатно, и оно предлагает инфраструктуру firebase для развертывания и доставки модели на лету в приложение для Android или iOS. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь со следующей документацией, в которой указаны необходимые зависимости Gradle и примечание о безопасности модели. < br /> https://www.youtube.com/watch?v=Ym8hPXIEBEc&t=2s
