Z tego dokumentu dowiesz się, jak przenieść aplikację z ML Kit for Firebase na zalecane przez nas interfejsy API uczenia maszynowego na urządzeniu i w chmurze. Obecny zestaw interfejsów API jest teraz podzielony na następujące 2 produkty:
Usługa o nazwie ML Kit, która zawiera wszystkie interfejsy API działające na urządzeniu.
Systemy uczące się Firebase, które koncentrują się na interfejsach API opartych na chmurze i wdrażaniu modeli niestandardowych. Systemy uczące się Firebase zostaną wycofane.
- Do hostowania modeli niestandardowych używaj Cloud Storage.
- W przypadku wnioskowania lokalnego używaj LiteRT.
Ułatwia to też zintegrowanie ML Kit z aplikacją, jeśli potrzebujesz tylko rozwiązania na urządzeniu.
Gdzie można uzyskać dostęp do interfejsów API modeli na urządzeniu i niestandardowych
W tej sekcji opisujemy, gdzie można uzyskać dostęp do interfejsów API modeli na urządzeniu i niestandardowych, które były częścią ML Kit for Firebase.
Podstawowe interfejsy API na urządzeniu
Te interfejsy API znajdują się w samodzielnym pakiecie ML Kit SDK.
- Skanowanie kodów kreskowych
- Wykrywanie twarzy
- Dodawanie etykiet do obrazów
- Wykrywanie i śledzenie obiektów
- Rozpoznawanie tekstu
- Identyfikator języka
- Inteligentna odpowiedź
- Tłumacz
- Interfejs AutoML Vision Edge Inference API
Istniejące podstawowe interfejsy API działające na urządzeniu w pakiecie ML Kit dla Firebase zostały wycofane i 15 czerwca 2027 r. przestaną działać.
Jeśli obecnie używasz tych interfejsów API w swojej aplikacji, przeprowadź migrację do pakietu ML Kit SDK, korzystając z przewodnika migracji do ML Kit na Androida i przewodnika migracji do ML Kit na iOS.
Interfejsy API modeli niestandardowych
Do hostowania modeli niestandardowych używaj Cloud Storage. Aby pobrać modele, aplikacja musi zawierać kod umożliwiający pobieranie modeli z zasobnika Cloud Storage.
Obecny interpreter modelu niestandardowego w pakiecie ML Kit dla Firebase został wycofany i zostanie wyłączony. Do wnioskowania zalecamy używanie bezpośrednio środowiska wykonawczego LiteRT. Jeśli chcesz używać modeli niestandardowych tylko w interfejsach API do etykietowania obrazów oraz wykrywania i śledzenia obiektów, możesz teraz korzystać z modeli niestandardowych w tych interfejsach API bezpośrednio w ML Kit.
Jeśli migrujesz z Firebase ML do Cloud Storage, szczegółowe instrukcje znajdziesz w przewodniku po migracji.
Najczęstsze pytania
Skąd ta zmiana?
Wprowadzamy tę zmianę, aby wyjaśnić, jakie rozwiązania oferuje usługa. Po tej zmianie pakiet SDK ML Kit będzie w pełni skoncentrowany na uczeniu maszynowym na urządzeniu, w którym całe przetwarzanie danych odbywa się na urządzeniu i jest dostępne dla programistów bezpłatnie. Wycofane wcześniej usługi w chmurze, które były częścią Firebase ML Kit, są dostępne bezpośrednio w Google Cloud. Usługi w chmurze dostępne w Firebase ML zostaną wyłączone w czerwcu 2027 roku.
W przypadku interfejsów API na urządzeniu pakiet SDK ML Kit ułatwia programistom integrację ML Kit z aplikacją. Wystarczy dodać zależności do projektu aplikacji i zacząć korzystać z interfejsu API. Aby korzystać z interfejsów API na urządzeniu, nie musisz konfigurować projektu w Firebase.
Co się stanie z moimi modelami hostowanymi w Firebase?
Modele hostowane w Firebase ML będą dostępne do momentu wyłączenia usługi 15 czerwca 2027 r.
Postępuj zgodnie z przewodnikiem migracji, aby przenieść modele hostowane w Firebase ML do Cloud Storage i zaktualizować aplikację.
Jakie korzyści przyniesie mi przejście na nowy pakiet ML Kit SDK?
Przejście na nowy pakiet SDK zapewni Twoim aplikacjom dostęp do najnowszych poprawek błędów i ulepszeń interfejsów API na urządzeniu. Oto kilka zmian w pierwszej wersji:
Możesz teraz używać interfejsów API niestandardowego etykietowania obrazów i niestandardowego wykrywania i śledzenia obiektów, aby zintegrować w aplikacjach niestandardowe modele klasyfikacji obrazów i tworzyć interaktywne środowiska użytkownika w czasie rzeczywistym.
Do wszystkich interfejsów API dodano obsługę Androida Jetpack Lifecycle. Możesz teraz używać
addObserver, aby automatycznie zarządzać inicjowaniem i zamykaniem interfejsów ML Kit API, gdy aplikacja przechodzi przez obracanie ekranu lub zamykanie przez użytkownika lub system. Ułatwia to integrację z CameraX.
Pełną listę najnowszych zmian znajdziesz w informacjach o wersji pakietu ML Kit SDK.
Obecnie korzystam z ML Kit w Firebase. Kiedy muszę przejść na nową wersję?
15 czerwca 2027 r. usługa Firebase ML zostanie wyłączona.
Musisz przenieść pakiet ML Kit for Firebase SDK do pakietu ML Kit SDK.
Jeśli używasz interfejsów Cloud API za pomocą pakietu SDK ML Kit dla Firebase, musisz przejść na bezpośrednie korzystanie z interfejsów Cloud Vision API.
Jeśli korzystasz z wdrażania modeli niestandardowych w systemach uczących się Firebase, musisz przenieść swoje modele niestandardowe do Cloud Storage.