В этом документе объясняется, как перевести ваше приложение с ML Kit for Firebase на рекомендуемые нами API для машинного обучения, работающие как на устройстве, так и в облаке. В настоящее время набор API разделен на два продукта:
Продукт под названием ML Kit содержит все API-интерфейсы для работы на устройстве.
Firebase Machine Learning , ориентированная на облачные API и развертывание пользовательских моделей. Firebase ML получает отказ.
- Для размещения пользовательских моделей используйте облачное хранилище .
- Для локального вывода используйте LiteRT .
Эта платформа также упрощает интеграцию ML Kit в ваше приложение, если вам нужно только решение для работы на устройстве.
Где получить доступ к API на устройстве и пользовательским моделям?
В этом разделе описывается, где можно получить доступ к API-интерфейсам моделей, как встроенным в устройство, так и пользовательским, которые входили в состав ML Kit для Firebase.
API, встроенные в устройство
Следующие API-интерфейсы входят в состав автономного SDK ML Kit.
- сканирование штрихкода
- Обнаружение лиц
- Разметка изображений
- Обнаружение и отслеживание объектов
- распознавание текста
- Идентификатор языка
- Умный ответ
- Переводить
- API для вывода данных AutoML Vision Edge
Существующие API-интерфейсы, доступные непосредственно на устройстве и входящие в состав ML Kit for Firebase SDK, устарели и перестанут работать 15 июня 2027 года.
Если вы используете эти API в своем приложении сегодня, перейдите на SDK ML Kit, следуя руководству по миграции ML Kit для Android и руководству по миграции ML Kit для iOS .
API для пользовательских моделей
Для размещения пользовательских моделей используйте Cloud Storage . Для загрузки моделей ваше приложение должно содержать код, позволяющий загружать модели из вашего хранилища Cloud Storage.
Существующий интерпретатор пользовательских моделей в ML Kit для Firebase SDK устарел и будет отключен. Мы рекомендуем использовать среду выполнения LiteRT напрямую для вывода результатов. В качестве альтернативы, если вы хотите использовать пользовательские модели только для разметки изображений и API обнаружения и отслеживания объектов, теперь вы можете использовать пользовательские модели в этих API непосредственно в ML Kit.
Если вы переходите с Firebase ML на Cloud Storage, ознакомьтесь с подробными инструкциями в руководстве по миграции .
Часто задаваемые вопросы
Почему произошли эти изменения?
Мы вносим это изменение, чтобы уточнить, какие решения предлагает продукт. Благодаря этому изменению SDK ML Kit полностью ориентирован на машинное обучение на устройстве, где вся обработка данных происходит на устройстве и доступна разработчикам бесплатно. Ранее устаревшие облачные сервисы, которые были частью Firebase ML Kit, теперь доступны напрямую через Google Cloud. Облачные сервисы, доступные через Firebase ML, будут отключены в июне 2027 года.
Для API, работающих непосредственно на устройстве, SDK ML Kit упрощает интеграцию ML Kit в приложение. В дальнейшем вам нужно будет просто добавить зависимости в проект приложения и начать использовать API. Нет необходимости создавать отдельный проект Firebase только для использования API на устройстве.
Что произойдёт с моими моделями, размещёнными в Firebase?
Ваши модели, размещенные в Firebase ML, будут доступны до закрытия сервиса 15 июня 2027 года.
Следуйте инструкциям по миграции, чтобы перенести размещенные в Firebase ML модели в Cloud Storage и обновить приложение.
Какие преимущества я получу от перехода на новый SDK ML Kit?
Переход на новый SDK гарантирует, что ваши приложения получат выгоду от последних исправлений ошибок и улучшений API на устройстве. Например, вот несколько изменений в первом релизе:
Теперь вы можете использовать пользовательские API для разметки изображений и обнаружения и отслеживания объектов , чтобы интегрировать собственные модели классификации изображений в свои приложения и создавать интерактивные пользовательские интерфейсы в режиме реального времени.
Добавлена поддержка жизненного цикла Android Jetpack для всех API. Теперь вы можете использовать
addObserverдля автоматического управления инициализацией и завершением работы API ML Kit при повороте экрана или закрытии приложения пользователем/системой. Это упрощает интеграцию с CameraX.
Полный список последних изменений можно найти в примечаниях к выпуску ML Kit SDK .
Сегодня я использую ML Kit для Firebase, когда мне нужно будет перейти на него?
Проект Firebase ML будет отклонен 15 июня 2027 года.
Необходимо перевести ML Kit для Firebase SDK на ML Kit SDK.
Если вы используете облачные API через ML Kit для Firebase SDK, вам необходимо переключиться на прямое использование API Cloud Vision.
Если вы используете Firebase ML Custom Model Deployment , вам необходимо перенести ваши пользовательские модели в Cloud Storage.