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In diesen Codelabs erfahren Sie, wie Sie mit Firebase TensorFlow Lite-Modelle einfacher und effektiver verwenden können.
Ziffernklassifizierung (Einführung in die Modellbereitstellung)
Informationen zum Verwenden der Funktionen zur Modellbereitstellung von Firebase durch Erstellen einer App, die handgeschriebene Ziffern erkennt. Sie können TensorFlow Lite-Modelle mit Firebase ML bereitstellen, die Modellleistung mit Performance Monitoring analysieren und die Modelleffektivität mit A/B Testing testen.
In diesem Codelab verwenden Sie Ihre eigenen Trainingsdaten, um ein vorhandenes Textklassifizierungsmodell zu optimieren, das das in einem Textabschnitt ausgedrückte Sentiment ermittelt. Anschließend stellen Sie das Modell mit Firebase ML bereit und vergleichen die Genauigkeit des alten und des neuen Modells mit A/B Testing.
Mit Empfehlungssystemen können Sie die Nutzung für einzelne Nutzer personalisieren und ihnen relevantere und ansprechendere Inhalte präsentieren. Anstatt eine komplexe Pipeline für diese Funktion zu erstellen, zeigt dieses Codelab, wie Sie eine Empfehlungsmaschine für Inhalte für eine App implementieren, indem Sie ein On-Device-ML-Modell trainieren und bereitstellen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-06-05 (UTC)."],[],[]]
