Для создания модели в Dart можно использовать различные подходы. Вот несколько методов и примеры кода:

Метод 1: использование пакета TFLite Flutter
Пакет TFLite Flutter позволяет запускать модели TensorFlow Lite в Dart. Сначала вам необходимо преобразовать обученную модель в формат TensorFlow Lite. Получив преобразованный файл модели (обычно с расширением.tflite), вы можете использовать пакет TFLite Flutter для загрузки и запуска модели. Вот пример:

import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';
void generateModel() async {
  // Load the model
  Interpreter interpreter = await Interpreter.fromAsset('path_to_model.tflite');
  // Run inference
  interpreter.run(inputData);
  // Get the output
  List<List<dynamic>> outputData = interpreter.getOutput();

  // Process the output

  // ...
}

Метод 2: использование пакета mlkit
Пакет mlkit предоставляет возможности машинного обучения для приложений Flutter. Он включает в себя готовые модели для таких задач, как маркировка изображений, распознавание текста и многое другое. Вот пример использования модели маркировки изображений:

import 'package:mlkit/mlkit.dart';
void generateModel() async {
  FirebaseModelInterpreter interpreter = FirebaseModelInterpreter.instance;

  FirebaseModelManager modelManager = FirebaseModelManager.instance;
  FirebaseModelOptions modelOptions = FirebaseModelOptions(
    modelName: 'image_labeling_model',
    assetFilePath: 'path_to_model.tflite',
    labelFilePath: 'path_to_labels.txt',
  );

  await modelManager.registerRemoteModelSource(FirebaseModelSource());
  await modelManager.registerModelDownloadConditions(modelOptions);
  FirebaseModelInputOutputOptions ioOptions = FirebaseModelInputOutputOptions(
    inputOptions: FirebaseModelInputOptions(inputType: FirebaseModelDataType.byte),
    outputOptions: FirebaseModelOutputOptions(outputType: FirebaseModelDataType.byte),
  );
  List<List<List<List<double>>>> input = ...; // Input data

  FirebaseModelInputs inputs = FirebaseModelInputs();
  inputs.add(input);
  FirebaseModelOutputs outputs = await interpreter.runModel(modelOptions, inputs, ioOptions);
  // Process the output

  // ...
}

Метод 3: использование пакета Flutter AI
Пакет Flutter AI предоставляет набор предварительно обученных моделей машинного обучения для различных задач. Вы можете использовать эти модели непосредственно в своем коде Dart. Вот пример использования модели анализа настроений:

import 'package:flutter_ai/flutter_ai.dart';
void generateModel() {
  Sentiment sentiment = Sentiment();
  String text = 'This is a great example!';
  SentimentResult result = sentiment.predict(text);
  // Process the result

  // ...
}