이전 가이드

2020년 6월 3일, 온디바이스 API와 클라우드 기반 API를 더 잘 구분하기 위해 Firebase용 ML Kit를 일부 변경했습니다. 현재 API가 다음과 같은 두 가지 제품으로 나뉩니다.

• 간단히 ML Kit라는 새 제품으로, 모든 기기 내 API가 포함됩니다.

• Firebase 머신러닝: 클라우드 기반 API 및 커스텀 모델 배포에 중점을 둡니다.

또한 이번 변경사항을 통해 기기 내 솔루션만 필요한 경우 ML Kit를 앱에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 문서에서는 Firebase ML Kit SDK에서 새 ML Kit SDK로 앱을 이전하는 방법을 설명합니다.

변경되는 사항

기기별 기본 API

다음 API가 새로운 독립형 ML Kit SDK로 이전되었습니다.

• 바코드 스캔
• 얼굴 인식
• 이미지 라벨 지정
• 객체 감지 및 추적
• 텍스트 인식
• 언어 ID
• 스마트 답장
• 번역
• AutoML Vision Edge 추론 API

Firebase용 ML Kit SDK의 기존 기기별 기본 API는 지원 중단되었으며 더 이상 업데이트를 받을 수 없습니다.

현재 앱에서 이러한 API를 사용하고 있다면 Android용 ML Kit 이전 가이드 및 iOS용 ML Kit 이전 가이드에 따라 새 ML Kit SDK로 이전하세요.

커스텀 모델 API

Firebase에서 호스팅되는 모델을 다운로드하는 경우 Firebase ML SDK를 통해 커스텀 모델 다운로더가 계속 제공됩니다. SDK는 사용 가능한 최신 모델을 가져와 추론을 위해 별도의 TensorFlow Lite 런타임에 전달합니다.

Firebase용 ML Kit SDK의 기존 커스텀 모델 인터프리터는 지원 중단되었으며 더 이상 업데이트되지 않습니다. 추론에는 TensorFlow Lite 런타임을 직접 사용하는 것이 좋습니다. 또는 이미지 라벨 지정, 객체 감지, 추적 API에만 커스텀 모델을 사용하려는 경우 ML Kit의 이러한 API에서 직접 커스텀 모델을 사용할 수 있습니다.

자세한 안내는 Android 및 iOS용 이전 가이드를 참조하세요.

변경되지 않은 사항

클라우드 기반 API 및 서비스는 Firebase ML을 통해 계속 제공됩니다.

• 클라우드 기반 이미지 라벨 지정, 텍스트 인식, 랜드마크 인식 API는 Firebase ML SDK에서 계속 사용할 수 있습니다.

• 또한 Firebase ML은 모델 배포를 계속 제공합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

변경되는 이유

이러한 변경은 제품에서 제공하는 솔루션을 명확히 하기 위한 것입니다. 이번 변경사항으로 새로운 ML Kit SDK는 모든 데이터가 기기 내에서 처리되고 개발자에게 무료로 제공되는 기기 내 머신러닝에 완전히 중점을 둡니다. 이전에 Firebase ML Kit에 포함되었던 클라우드 서비스는 Firebase ML을 통해 계속 사용할 수 있으므로 ML Kit API와 동시에 사용할 수 있습니다.

온디바이스 API의 경우 새로운 ML Kit SDK를 사용하면 개발자가 ML Kit를 앱에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 앞으로는 앱의 프로젝트에 종속 항목을 추가한 후 API 사용을 시작하기만 하면 됩니다. 기기 내 API를 사용하기 위해 Firebase 프로젝트를 설정할 필요는 없습니다.

Firebase에서 호스팅되는 모델은 어떻게 되나요?

Firebase 머신러닝은 이전과 마찬가지로 모델을 계속 제공합니다. 이 기능은 변경되지 않습니다. 다음은 몇 가지 개선사항입니다.

• 이제 Python 또는 Node SDK를 사용하여 프로그래매틱 방식으로 Firebase에 모델을 배포할 수 있습니다.

• 이제 Firebase ML SDK를 TensorFlow Lite 런타임과 함께 사용할 수 있습니다. Firebase SDK가 모델을 기기에 다운로드하고 TensorFlow Lite 런타임이 추론을 수행합니다. 이렇게 하면 커스텀 빌드를 포함하여 선호하는 런타임 버전을 쉽게 선택할 수 있습니다.

새 ML Kit SDK로 이전하면 어떤 이점이 있나요?

새 SDK로 이전하면 애플리케이션에서 최신 버그 수정 및 기기별 API의 개선사항을 활용할 수 있습니다. 예를 들어 첫 번째 버전의 몇 가지 변경사항은 다음과 같습니다.

• 이제 새로운 커스텀 이미지 라벨 지정 및 커스텀 객체 감지 및 추적 API를 사용하여 앱에서 커스텀 이미지 분류 모델을 쉽게 통합하고 실시간 대화형 사용자 환경을 빌드할 수 있습니다.

• 모든 API에 Android Jetpack 수명 주기 지원이 추가되었습니다. 이제 앱이 사용자 / 시스템에 의해 화면 회전 또는 종료를 거칠 때 addObserver를 사용하여 ML Kit API의 시작과 해제를 자동으로 관리할 수 있습니다. 따라서 CameraX와의 통합이 더 쉬워집니다.

최신 변경사항의 전체 목록은 ML Kit SDK 출시 노트에서 확인할 수 있습니다.

현재 Firebase용 ML Kit를 사용하고 있습니다. 언제 이전해야 하나요?

현재 앱에서 사용하는 Firebase용 ML Kit API에 따라 다릅니다.

• Firebase용 ML Kit SDK의 기기 내 기본 API는 당분간 계속 작동할 예정입니다. 하지만 새 ML Kit SDK로의 전환을 지연하면 새로운 기능과 업데이트의 이점을 누릴 수 없습니다. 또한 앱의 다른 구성요소를 업데이트하면 종속 항목 충돌이 발생할 위험이 있습니다. 이 문제는 다른 종속 항목 (직접 또는 간접)이 이전 Firebase용 ML Kit SDK에서 예상하는 종속 항목보다 최신일 때 발생할 수 있습니다. 이러한 문제가 발생할 수 있는 라이브러리의 예로는 OkHttp 및 firebase-common이 있습니다.

• Firebase용 ML Kit SDK를 통해 Cloud API를 사용하는 경우에는 지금은 변경할 필요가 없습니다.

• 커스텀 모델 배포를 사용하는 경우 TensorFlow Lite 런타임에서 직접 추론을 실행할 수 있는 최신 버전으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.