Ce document explique comment migrer votre application de ML Kit pour Firebase vers nos API de machine learning sur l'appareil et dans le cloud recommandées. L'ensemble actuel d'API est désormais divisé en deux produits :
Un produit appelé ML Kit, qui contient toutes les API sur l'appareil.
Firebase Machine Learning, axé sur les API basées sur le cloud et le déploiement de modèles personnalisés. Firebase ML est en cours d'arrêt.
- Pour héberger des modèles personnalisés, utilisez plutôt Cloud Storage.
- Pour l'inférence locale, utilisez LiteRT.
Ce framework facilite également l'intégration de ML Kit dans votre application si vous n'avez besoin que d'une solution sur l'appareil.
Où accéder aux API sur l'appareil et aux API de modèles personnalisés
Cette section décrit où accéder aux API sur l'appareil et aux API de modèles personnalisés qui faisaient partie de ML Kit pour Firebase.
API de base sur l'appareil
Les API suivantes se trouvent dans le SDK ML Kit autonome.
- Lecture de codes-barres
- Détection de visages
- Ajout de libellés à des images
- Détectez les objets et assurez leur suivi.
- Reconnaissance de texte
- ID de langue
- Réponse suggérée
- Traduire
- API d'inférence AutoML Vision Edge
Les API de base sur l'appareil existantes dans le SDK ML Kit pour Firebase sont obsolètes et cesseront de fonctionner le 15 juin 2027.
Si vous utilisez ces API dans votre application aujourd'hui, migrez vers le SDK ML Kit en suivant le Guide de migration ML Kit pour Android et le Guide de migration ML Kit pour iOS.
API de modèles personnalisés
Pour héberger des modèles personnalisés, utilisez Cloud Storage. Pour télécharger des modèles, votre application doit inclure du code permettant de télécharger des modèles à partir de votre bucket Cloud Storage.
L'interpréteur de modèles personnalisés existant dans le SDK ML Kit pour Firebase est obsolète et sera arrêté. Nous vous recommandons d'utiliser directement l'environnement d'exécution LiteRT pour l'inférence. Vous pouvez également utiliser des modèles personnalisés dans les API d'ajout de libellés à des images, de détection d'objets et de suivi si vous ne souhaitez utiliser des modèles personnalisés que pour ces API dans ML Kit directement.
Si vous migrez de Firebase ML vers Cloud Storage, consultez le guide de migration pour obtenir des instructions détaillées.
Questions fréquentes
Pourquoi ce changement ?
Nous apportons cette modification pour clarifier les solutions proposées par le produit. Avec ce changement, le SDK ML Kit est entièrement axé sur le machine learning sur l'appareil, où toutes les données sont traitées sur l'appareil et sont disponibles sans frais pour les développeurs. Les services cloud précédemment obsolètes qui faisaient partie de Firebase ML Kit sont disponibles directement via Google Cloud. Les services cloud disponibles via Firebase ML seront arrêtés en juin 2027.
Pour les API sur l'appareil, le SDK ML Kit permet aux développeurs d'intégrer plus facilement ML Kit dans leur application. À l'avenir, il vous suffira d'ajouter des dépendances au projet de l'application, puis de commencer à utiliser l'API. Il n'est pas nécessaire de configurer un projet Firebase pour utiliser des API sur l'appareil.
Qu'advient-il de mes modèles hébergés avec Firebase ?
Vos modèles hébergés Firebase ML seront disponibles jusqu'à l'arrêt du service le 15 juin 2027.
Suivez le guide de migration pour transférer vos modèles hébergés Firebase ML vers Cloud Storage et mettre à jour votre application.
Quels avantages puis-je tirer de la migration vers le nouveau SDK ML Kit ?
La migration vers le nouveau SDK garantira que vos applications bénéficient des derniers correctifs et améliorations apportés aux API sur l'appareil. Voici quelques modifications apportées à la première version :
Vous pouvez désormais utiliser les API personnalisées d'ajout de libellés à des images et personnalisées de détection d'objets et de suivi pour intégrer des modèles personnalisés de classification d'images dans vos applications et créer des expériences utilisateur interactives en temps réel.
La prise en charge du cycle de vie Android Jetpack est ajoutée à toutes les API. Vous pouvez désormais utiliser
addObserverpour gérer automatiquement l'initialisation et la suppression des API ML Kit lorsque l'application passe par une rotation d'écran ou une fermeture par l'utilisateur / le système. Cela facilite l'intégration à CameraX.
Vous trouverez la liste complète des dernières modifications dans les notes de version du SDK ML Kit.
J'utilise ML Kit pour Firebase aujourd'hui. Quand dois-je migrer ?
Firebase ML sera arrêté le 15 juin 2027.
Vous devez migrer le SDK ML Kit pour Firebase vers le SDK ML Kit.
Si vous utilisez des APIs Cloud via le SDK Firebase ML Kit, vous devez passer à l'utilisation directe des API Cloud Vision.
Si vous utilisez le déploiement de modèles personnalisés de Firebase ML, vous devez migrer vos modèles personnalisés vers Cloud Storage.