¿Cómo crear modelos de aprendizaje automático personalizados en FlutterFlow?

Paso 1: Crea un nuevo proyecto en FlutterFlow

Comienza yendo al sitio web de FlutterFlow e inicia sesión en la plataforma. Una vez que hayas iniciado sesión con éxito, haz clic en el botón Crear nuevo proyecto para inicializar un nuevo proyecto. Selecciona un nombre para tu proyecto y luego haz clic en Crear.

Paso 2: Diseñando la interfaz de la aplicación

Ahora que tienes un proyecto completamente nuevo, deberías ver el esquema de una pantalla de dispositivo móvil. Este es el constructor de UI de FlutterFlow. Para que funcionen los modelos personalizados de aprendizaje automático, necesitaremos una forma de ingresar información en el modelo y mostrar la salida.

Usa la función de arrastrar y soltar para diseñar la interfaz de usuario de tu aplicación. Por ejemplo, arrastra un cuadro de texto a la pantalla para crear una porción donde los usuarios ingresen datos. Luego, puedes agregar un botón que hará que la aplicación ejecute la predicción de aprendizaje automático una vez que se haga clic.

Paso 3: Creando colecciones de Firebase Firestore

Para almacenar los datos que usaremos en nuestro modelo de aprendizaje automático, necesitamos configurar las colecciones de Firebase Firestore. En tu pantalla principal de FlutterFlow, haz clic en la pestaña Base de datos en el lado izquierdo, y selecciona Agregar colección. Aquí definirás la estructura de tus datos. Los campos que crees aquí ahora pueden usarse más tarde en tu modelo de aprendizaje automático. Haz clic en Crear para finalizar la colección.

Paso 4: Integrando el modelo de Firebase a FlutterFlow

Ahora vamos a conectar un modelo de aprendizaje automático con FlutterFlow a través de Firebase. FlutterFlow puede generar código e interactuar directamente con Firebase ML Kit. Primero, debes implementar tu modelo entrenado en Firebase.

Ve a tu consola de Firebase, haz clic en el proyecto que coincide con tu proyecto FlutterFlow, y ve a la pestaña Machine Learning. Aquí puedes cargar tu modelo TensorFlow Lite y obtener un nombre de modelo. Copia el nombre del modelo ya que lo necesitarás más adelante.

Paso 5: Agregar el paquete Firebase ML al proyecto FlutterFlow

Regresa a tu proyecto FlutterFlow y en el menú de nivel superior, encuentra Integraciones. En el menú desplegable, selecciona Firebase ML. Aquí verás una opción para ingresar el nombre de tu modelo de aprendizaje automático de Firebase. Pega el nombre del modelo que copiaste anteriormente y haz clic en Aplicar.

Paso 6: Personalizando la acción del botón

Ahora necesitamos crear la acción que ocurre cuando se hace clic en tu botón. Regresa al constructor de UI y haz clic en el botón. En el panel Acciones a la derecha, haz clic en onClick.

En el menú desplegable que aparece, debes ir por la lista hasta que encuentres algo como llamar al modelo Firebase ML. Esta es la acción que llamará a tu modelo de aprendizaje automático y pasará los datos de entrada a él. Necesitarás elegir qué datos de entrada se están pasando al modelo. Normalmente serán texto de un cuadro de texto u otro tipo de entrada de usuario.

Paso 7: Mostrando los resultados

Finalmente, querrás mostrar la salida de tu modelo a tus usuarios. Dependiendo del tipo de datos con los que estés trabajando, esto puede ser mostrado como salida de texto o en un formato más visual. Puedes usar el editor de arrastrar y soltar para agregar elementos a tu pantalla que mostrarán esta salida de manera efectiva.

Después de crear un cuadro de texto u otra forma de salida, haz clic en Vinculaciones en el lado derecho de la pantalla y establece 'Texto' para que esté vinculado a la salida de la llamada al modelo de aprendizaje automático.

Paso 8: Finalizar y previsualizar la aplicación

Después de que todas las funcionalidades deseadas estén en su lugar, puedes previsualizar tu aplicación haciendo clic en el botón Vista previa en la parte superior derecha. Esto lanzará un simulador donde puedes probar tu aplicación como si la estuvieras usando en un dispositivo real.

Una vez que estés satisfecho con tu aplicación, puedes construir y exportar tu proyecto. En el menú de nivel superior, selecciona Construir, descarga la salida y luego configúrala aún más en tu editor de código preferido o publícala directamente en las tiendas de aplicaciones de Android o Apple.

¡Felicidades, has creado exitosamente un modelo de aprendizaje automático personalizado en FlutterFlow!