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自訂模型

如果您使用自訂 TensorFlow Lite 模型，Firebase ML 可協助您確保使用者一律使用最佳版本的自訂模型。使用 Firebase 部署模型時，Firebase ML 只會在需要時下載模型，並自動為使用者更新至最新版本。

準備好了嗎？選擇平台：

主要功能

TensorFlow Lite 模型部署	使用 Firebase 部署模型，縮減應用程式的二進位檔大小，並確保應用程式一律使用最新版本的模型
裝置端機器學習推論	使用 TensorFlow Lite 解譯器和模型，在 Apple 或 Android 應用程式中執行推論。
自動更新模型	設定應用程式自動下載新版模型的條件：使用者裝置處於閒置狀態、正在充電或已連上 Wi-Fi 連線

	訓練 TensorFlow 模型	使用 TensorFlow 建構及訓練自訂模型。或重新訓練現有模型，解決與您想達成的目標類似的問題。
	將模型轉換為 TensorFlow Lite	使用 TensorFlow Lite 轉換工具，將模型從 HDF5 或凍結圖格式轉換為 TensorFlow Lite。
	將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase	選用：將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase，並在應用程式中加入 Firebase ML SDK 後，Firebase ML 會讓使用者隨時取得最新版本的模型。您可以設定在使用者裝置閒置、充電或連上 Wi-Fi 時，自動下載模型更新。
	使用 TensorFlow Lite 模型進行推論	在 Apple 或 Android 應用程式中使用 TensorFlow Lite 解譯器，透過使用 Firebase 部署的模型執行推論。

試用一些程式碼實驗室，實際瞭解 Firebase 如何協助您更輕鬆有效地使用 TensorFlow Lite 模型。