डेटा माइग्रेट करने से जुड़ी गाइड

इस दस्तावेज़ में, ML Kit for Firebase से अपने ऐप्लिकेशन को, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर और क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग एपीआई पर माइग्रेट करने का तरीका बताया गया है. हम इन एपीआई का इस्तेमाल करने का सुझाव देते हैं. एपीआई के मौजूदा सेट को अब इन दो प्रॉडक्ट में बांट दिया गया है:

  • ML Kit नाम का एक प्रॉडक्ट, जिसमें उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद सभी एपीआई शामिल हैं.

  • Firebase Machine Learning, जो क्लाउड पर आधारित एपीआई और कस्टम मॉडल डिप्लॉयमेंट पर फ़ोकस करता है. Firebase ML को बंद किया जा रहा है.

    • कस्टम मॉडल होस्ट करने के लिए, Cloud Storage का इस्तेमाल करें.
    • लोकल अनुमान के लिए, LiteRT का इस्तेमाल करें.

अगर आपको सिर्फ़ उपयोगकर्ता के डिवाइस पर सलूशन की ज़रूरत है, तो इस फ़्रेमवर्क की मदद से ML Kit को अपने ऐप्लिकेशन में आसानी से इंटिग्रेट किया जा सकता है.

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद और कस्टम मॉडल के एपीआई कहां ऐक्सेस करें

इस सेक्शन में बताया गया है कि उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद और कस्टम मॉडल वाले उन एपीआई को कहां से ऐक्सेस किया जा सकता है जो ML Kit for Firebase का हिस्सा थे.

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर बेस एपीआई

यहां दिए गए एपीआई, ML Kit के स्टैंडअलोन SDK टूल में शामिल हैं.

  • बारकोड स्कैन करना
  • चेहरे की पहचान करने की सुविधा
  • इमेज को लेबल करना
  • ऑब्जेक्ट का पता लगाने और उसे ट्रैक करने की सुविधा
  • टेक्स्ट की पहचान करने की सुविधा
  • भाषा का आईडी
  • स्मार्ट जवाब
  • अनुवाद करें
  • AutoML Vision Edge inference API

ML Kit for Firebase SDK में मौजूद उपयोगकर्ता के डिवाइस पर काम करने वाले मौजूदा बेस एपीआई बंद कर दिए गए हैं. ये 15 जून, 2027 से काम नहीं करेंगे.

अगर आज आपके ऐप्लिकेशन में इन एपीआई का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो Android के लिए ML Kit माइग्रेशन गाइड और iOS के लिए ML Kit माइग्रेशन गाइड में दिए गए निर्देशों का पालन करके, ML Kit SDK पर माइग्रेट करें.

कस्टम मॉडल एपीआई

कस्टम मॉडल होस्ट करने के लिए, Cloud Storage का इस्तेमाल करें. मॉडल डाउनलोड करने के लिए, आपके ऐप्लिकेशन में ऐसा कोड होना चाहिए जो Cloud Storage बकेट से मॉडल डाउनलोड कर सके.

ML Kit for Firebase SDK में मौजूद कस्टम मॉडल इंटरप्रेटर अब काम नहीं करेगा. हमारा सुझाव है कि अनुमान के लिए, सीधे LiteRT रनटाइम का इस्तेमाल करें. इसके अलावा, अगर आपको सिर्फ़ इमेज लेबलिंग, ऑब्जेक्ट का पता लगाने की सुविधा, और ट्रैकिंग एपीआई के लिए कस्टम मॉडल का इस्तेमाल करना है, तो अब ML Kit में सीधे तौर पर इन एपीआई में कस्टम मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.

अगर आपको Firebase ML से Cloud Storage पर माइग्रेट करना है, तो ज़्यादा जानकारी के लिए डेटा को दूसरी जगह भेजने से जुड़ी गाइड देखें.

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

यह बदलाव क्यों किया गया है?

हम यह बदलाव इसलिए कर रहे हैं, ताकि यह साफ़ तौर पर बताया जा सके कि यह प्रॉडक्ट कौनसे समाधान उपलब्ध करा रहा है. इस बदलाव के बाद, ML Kit SDK टूल पूरी तरह से उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मशीन लर्निंग पर फ़ोकस करेगा. इसमें डेटा प्रोसेसिंग उपयोगकर्ता के डिवाइस पर ही होती है और यह डेवलपर के लिए बिना किसी शुल्क के उपलब्ध होता है. Firebase ML Kit का हिस्सा रही क्लाउड सेवाएं, Google Cloud के ज़रिए सीधे तौर पर उपलब्ध हैं. Firebase ML के ज़रिए उपलब्ध क्लाउड सेवाएं, जून 2027 में बंद कर दी जाएंगी.

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद एपीआई के लिए, ML Kit SDK की मदद से डेवलपर आसानी से ML Kit को अपने ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट कर सकते हैं. आने वाले समय में, आपको सिर्फ़ ऐप्लिकेशन के प्रोजेक्ट में डिपेंडेंसी जोड़नी होंगी. इसके बाद, एपीआई का इस्तेमाल शुरू किया जा सकेगा. डिवाइस पर मौजूद एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए, Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है.

Firebase पर होस्ट किए जा रहे मेरे मॉडल का क्या होगा?

Firebase ML पर होस्ट किए गए आपके मॉडल, 15 जून, 2027 को सेवा बंद होने तक उपलब्ध रहेंगे.

Firebase ML पर होस्ट किए गए मॉडल को Cloud Storage पर ट्रांसफ़र करने के लिए, माइग्रेशन गाइड का पालन करें. साथ ही, अपने ऐप्लिकेशन को अपडेट करें.

नए ML Kit SDK पर माइग्रेट करने से मुझे क्या फ़ायदे मिलेंगे?

नए एसडीके पर माइग्रेट करने से, यह पक्का किया जा सकेगा कि आपके ऐप्लिकेशन को गड़बड़ियों को ठीक करने वाले नए अपडेट और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद एपीआई में किए गए सुधारों का फ़ायदा मिले. उदाहरण के लिए, पहली रिलीज़ में हुए कुछ बदलाव यहां दिए गए हैं:

  • अब कस्टम इमेज लेबलिंग और कस्टम ऑब्जेक्ट का पता लगाने की सुविधा और ट्रैकिंग एपीआई का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, अपने ऐप्लिकेशन में कस्टम इमेज क्लासिफ़िकेशन मॉडल इंटिग्रेट किए जा सकते हैं. साथ ही, रीयल-टाइम में इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता अनुभव बनाए जा सकते हैं.

  • सभी एपीआई में, Android Jetpack Lifecycle के साथ काम करने की सुविधा जोड़ी गई है. अब addObserver का इस्तेमाल करके, ML Kit API के शुरू होने और बंद होने की प्रोसेस को अपने-आप मैनेज किया जा सकता है. ऐसा तब होता है, जब उपयोगकर्ता / सिस्टम की वजह से ऐप्लिकेशन की स्क्रीन रोटेट होती है या बंद होती है. इससे CameraX के साथ इंटिग्रेट करना आसान हो जाता है.

नए बदलावों की पूरी सूची, ML Kit SDK टूल के रिलीज़ नोट में देखी जा सकती है.

मैं फ़िलहाल ML Kit for Firebase का इस्तेमाल कर रहा/रही हूं. मुझे कब माइग्रेट करना होगा?

Firebase ML को 15 जून, 2027 को बंद कर दिया जाएगा.

  • आपको ML Kit for Firebase SDK को ML Kit SDK पर माइग्रेट करना होगा.

  • अगर ML Kit for Firebase SDK के ज़रिए Cloud API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो आपको सीधे Cloud Vision API का इस्तेमाल करना होगा.

  • अगर Firebase ML कस्टम मॉडल डिप्लॉयमेंट का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो आपको अपने कस्टम मॉडल को Cloud Storage पर माइग्रेट करना होगा.