In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Ihre App von ML Kit for Firebase zu unseren empfohlenen geräteinternen und cloudbasierten APIs für maschinelles Lernen migrieren. Die aktuelle Gruppe von APIs ist jetzt in die folgenden beiden Produkte unterteilt:
Ein Produkt namens ML Kit, das alle On-Device-APIs enthält.
Firebase Machine Learning, das sich auf cloudbasierte APIs und die Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle konzentriert. Firebase ML wird eingestellt.
- Verwenden Sie stattdessen Cloud Storage, um benutzerdefinierte Modelle zu hosten.
- Verwenden Sie für die lokale Inferenz LiteRT.
Dieses Framework erleichtert auch die Integration von ML Kit in Ihre App, wenn Sie nur eine On-Device-Lösung benötigen.
Wo Sie auf APIs für On-Device- und benutzerdefinierte Modelle zugreifen können
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wo Sie auf die APIs für On-Device- und benutzerdefinierte Modelle zugreifen können, die Teil von ML Kit for Firebase waren.
On-Device-Basis-APIs
Die folgenden APIs sind im eigenständigen ML Kit SDK enthalten.
- Scannen von Barcodes
- Gesichtserkennung
- Bildbeschriftung
- Objekterkennung und -tracking
- Texterkennung
- Sprach-ID
- Intelligente Antwort
- Übersetzen
- AutoML Vision Edge Inference API
Die vorhandenen Geräte-Basis-APIs im ML Kit for Firebase SDK sind veraltet und funktionieren ab dem 15. Juni 2027 nicht mehr.
Wenn Sie diese APIs derzeit in Ihrer App verwenden, migrieren Sie zum ML Kit SDK. Folgen Sie dazu der Anleitung zur Migration zum ML Kit für Android und der Anleitung zur Migration zum ML Kit für iOS.
APIs für benutzerdefinierte Modelle
Verwenden Sie Cloud Storage, um benutzerdefinierte Modelle zu hosten. Zum Herunterladen von Modellen muss Ihre App Code zum Herunterladen von Modellen aus Ihrem Cloud Storage-Bucket enthalten.
Der vorhandene benutzerdefinierte Modellinterpreter im ML Kit for Firebase SDK wurde verworfen und wird eingestellt. Wir empfehlen, die LiteRT-Laufzeit direkt für die Inferenz zu verwenden. Wenn Sie benutzerdefinierte Modelle nur für die APIs für Bildlabeling, Objekterkennung und ‑tracking verwenden möchten, können Sie jetzt benutzerdefinierte Modelle in diesen APIs direkt in ML Kit verwenden.
Wenn Sie von Firebase ML zu Cloud Storage migrieren, finden Sie eine detaillierte Anleitung im Migrationsleitfaden.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Grund für diese Änderung?
Wir nehmen diese Änderung vor, um zu verdeutlichen, welche Lösungen das Produkt bietet. Mit dieser Änderung konzentriert sich das ML Kit SDK vollständig auf On-Device-Maschinelles Lernen, bei dem die gesamte Datenverarbeitung auf dem Gerät erfolgt und Entwicklern kostenlos zur Verfügung steht. Die zuvor eingestellten Cloud-Dienste, die Teil von Firebase ML Kit waren, sind direkt über Google Cloud verfügbar. Cloud-Dienste, die über Firebase ML verfügbar sind, werden im Juni 2027 eingestellt.
Mit dem ML Kit SDK können Entwickler On-Device-APIs einfacher in ihre App einbinden. Sie müssen nur noch Abhängigkeiten zum Projekt der App hinzufügen und können dann mit der API arbeiten. Es ist nicht erforderlich, ein Firebase-Projekt einzurichten, um On-Device-APIs zu verwenden.
Was passiert mit meinen Modellen, die mit Firebase gehostet werden?
Ihre in Firebase ML gehosteten Modelle sind bis zur Einstellung des Dienstes am 15. Juni 2027 verfügbar.
Folgen Sie der Migrationsanleitung, um Ihre in Firebase ML gehosteten Modelle zu Cloud Storage zu übertragen und Ihre App zu aktualisieren.
Welche Vorteile bietet die Migration zum neuen ML Kit SDK?
Durch die Migration zum neuen SDK profitieren Ihre Anwendungen von den neuesten Fehlerkorrekturen und Verbesserungen der On-Device-APIs. Hier sind einige Beispiele für Änderungen in der ersten Version:
Sie können jetzt die APIs für benutzerdefinierte Bildkennzeichnung und benutzerdefinierte Objekterkennung und ‑verfolgung verwenden, um benutzerdefinierte Bildklassifizierungsmodelle in Ihre Apps einzubinden und interaktive Echtzeit-Nutzererlebnisse zu schaffen.
Unterstützung für Android Jetpack Lifecycle wurde allen APIs hinzugefügt. Mit
addObserverkönnen Sie jetzt die Initialisierung und den Abbau von ML Kit-APIs automatisch verwalten, wenn die App durch den Nutzer oder das System gedreht oder geschlossen wird. Dadurch wird die Integration mit CameraX vereinfacht.
Eine vollständige Liste der neuesten Änderungen finden Sie in den Versionshinweisen zum ML Kit SDK.
Ich verwende ML Kit for Firebase bereits. Wann muss ich migrieren?
Firebase ML wird am 15. Juni 2027 eingestellt.
Sie müssen das ML Kit for Firebase SDK zum ML Kit SDK migrieren.
Wenn Sie Cloud APIs über das ML Kit for Firebase SDK verwenden, müssen Sie direkt auf die Cloud Vision APIs umstellen.
Wenn Sie die Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle in Firebase ML verwenden, müssen Sie Ihre benutzerdefinierten Modelle zu Cloud Storage migrieren.