Firebase ML is deprecated and will be shut down on June 15, 2027.

Projects that didn't previously use it can no longer start using it, and existing projects should begin migrating away.

If you're using Firebase ML to host TensorFlow Lite models for local inference, migrate your apps to use Cloud Storage instead.
If you're using Firebase ML to call Cloud Vision APIs, either migrate your apps to use Firebase AI Logic to analyze images, or modify your apps to directly access the Cloud Vision API endpoints.

‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

Firebase Machine Learning

שימוש בלמידת מכונה באפליקציות שלכם כדי לפתור בעיות בעולם האמיתי.

‫Firebase ML מספק ממשקי API נוחים שעוזרים לכם להשתמש במודלים של TensorFlow Lite בהתאמה אישית באפליקציות לנייד.

יכולות מרכזיות

אירוח ופריסה של מודלים בהתאמה אישית

אתם יכולים להשתמש במודלים משלכם של TensorFlow Lite כדי להסיק מסקנות במכשיר. פשוט פורסים את המודל ב-Firebase, ואנחנו נדאג לארח אותו ולהציג אותו באפליקציה. Firebase תציג באופן דינמי את הגרסה העדכנית של המודל למשתמשים, וכך תהיה לך אפשרות לעדכן אותם באופן קבוע בלי לשלוח להם גרסה חדשה של האפליקציה.

כשמשתמשים ב-Firebase ML עם Remote Config, אפשר להציג מודלים שונים לפלחי משתמשים שונים, ועם A/B Testing אפשר להריץ ניסויים כדי למצוא את המודל עם הביצועים הטובים ביותר (ראו את המדריכים ל-Apple ול-Android).

‫ML Kit: מודלים מוכנים לשימוש במכשיר

אם אתם מחפשים מודלים שעברו אימון מראש ופועלים במכשיר, כדאי לבדוק את ML Kit. ML Kit זמין ל-iOS ול-Android, ויש לו ממשקי API להרבה תרחישי שימוש:

זיהוי טקסט
הוספת תוויות לתמונות
זיהוי ומעקב אחר אובייקטים
זיהוי פנים ומעקב אחר קווי מתאר
סריקת ברקודים
זיהוי שפה
תרגום
תשובה מהירה

השלבים הבאים

מידע על שימוש במודלים מותאמים אישית המותאמים לניידים באפליקציה.