如何将ML组件模型保存到设备的持久化存储中

Question

我刚刚开始探索谷歌的Firebase ML工具包，以测试人脸识别能力。我试过正式的样本，效果很好。

虽然，根据它的官方文档，我们可以安排下载所需的ML模型的安装时间，但我需要一种将模型预装到Android设备上的方法，以便它可以在我的应用程序中任何时候在离线场景(w/o internet)中使用。如果有，这将对我的用例有很大的帮助。

谢谢。

Answer 1

到目前为止，使用ML时，您无法以这种方式将人脸检测模型预装到设备上。正如您提到的，模型可以在安装时下载，但问题表明，您希望超越这一点-即在安装期间没有互联网。如果没有互联网，那么应用程序将无法下载和安装，这将限制您的发行。

更新

从评论中确认，用户希望模型可以脱机使用，即使在安装期间不下载一次。

到目前为止，这还不支持内置模型，如人脸检测。

但是，如果您使用自定义tflite模型(即使用您自己的模型，而不是使用内置模型)，那么当您在桌面上构建它并按您的建议手动分发时，您可以将它捆绑在您的应用程序中。这里是定制模型API的文档，它还包含用于Android / iOS的快速入门应用程序的链接。