ML Kit AutoML Vision Edge 마이그레이션 가이드

AutoML 학습 이미지 분류 모델을 커스텀 모델 API에 전달할 수 있습니다. 앱 내부에 모델을 번들로 묶거나 Firebase Console에서 커스텀 모델로 호스팅할 수 있습니다. AutoML 이미지 라벨 지정 API는 커스텀 모델 이미지 라벨 지정 API로 완전히 대체되었으므로 ML Kit에서 삭제되었습니다.

API어떤 점이 달라지나요?
AutoML Vision Edge 이미지 라벨 지정 API 커스텀 모델 이미지 라벨 지정 API로 완전히 대체되었습니다. 기존 AutoML Vision Edge 이미지 라벨 지정 API가 삭제되었습니다.

AutoML Vision Edge API를 사용하는 경우 Android 및 iOS의 마이그레이션 안내를 따르세요.

자주 묻는 질문(FAQ)

변경되는 이유는 무엇인가요?

ML Kit API를 간소화하고 ML Kit를 앱에 더 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다. 이 변경사항을 통해 커스텀 모델과 동일한 방식으로 AutoML 학습 모델을 사용할 수 있습니다. 또한 지원하는 이미지 라벨 지정 외에도 객체 감지 및 추적에 AutoML 학습 모델을 사용할 수 있습니다. 또한 커스텀 모델 API는 메타데이터에 라벨 맵이 삽입된 모델과 별도의 매니페스트 및 라벨 파일이 있는 모델을 모두 지원합니다.

새 SDK로 마이그레이션하면 어떤 이점이 있나요?

  • 새로운 기능: 이미지 라벨 지정과 객체 감지 및 추적 모두에 AutoML 학습 모델을 사용할 수 있으며 메타데이터에 라벨 맵이 삽입된 모델을 사용할 수 있습니다.

Android 마이그레이션 가이드

1단계: Gradle 가져오기 업데이트

다음 표에 따라 모듈(앱 수준) Gradle 파일 (일반적으로 app/build.gradle.kts)에서 ML Kit Android 라이브러리의 종속 항목을 업데이트합니다.

기능이전 아티팩트새로운 아티팩트
원격 모델 다운로드 없이 이미지 라벨 지정 AutoML com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
원격 모델 다운로드로 이미지 라벨 지정 AutoML com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1
com.google.mlkit:linkfirebase:16.0.1 		com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
커스텀 모델을 호스팅하고 다운로드하려면 모델을 Cloud Storage로 이동하고 앱에 다운로드 로직을 추가하여 LocalModel을 사용하여 로드합니다. 자세한 내용은 [Firebase ML에서 Cloud Storage로의 마이그레이션 가이드][migrate-storage]를 참고하세요.

2단계: 클래스 이름 업데이트

클래스가 이 표에 표시되면 표시된 변경사항을 적용합니다.

이전 클래스새로운 클래스
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerLocalModel com.google.mlkit.common.model.LocalModel
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerRemoteModel com.google.mlkit.common.model.LocalModel
앱에는 원격 호스팅 모델을 다운로드하고 LocalModel을 사용하여 초기화하는 로직이 포함되어야 합니다.
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerOptions com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions

3단계: 메서드 이름 업데이트

약간의 코드 수정이 필요합니다.

  • 이제 모델 경로 (모델에 라벨 맵이 포함된 메타데이터가 있는 경우) 또는 모델 매니페스트 경로 (매니페스트, 모델, 라벨이 별도의 파일에 있는 경우)로 LocalModel을 초기화할 수 있습니다.
  • 원격 호스팅 모델을 로컬 스토리지에 다운로드하고 LocalModel을 사용하여 로드하는 로직을 앱에 추가합니다.

다음은 이전 및 새로운 Kotlin 메서드의 몇 가지 예입니다.

이전

val localModel = AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
    .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
    // or .setAbsoluteFilePath(absolute path to manifest file)
    .build()

val optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.5f)
    .build()

val remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("automl_remote_model")
    .build()

val optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
    .build()

신규

// Similar process for both local and remotely-hosted models (that have been downloaded)
val localModel = LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute path to manifest file)
    .build()

val optionsWithLocalModel = CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.5f)
    .build()

다음은 이전 및 새로운 Java 메서드의 몇 가지 예입니다.

이전

AutoMLImageLabelerLocalModel localModel =
    new AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute path to manifest file)
        .build();
AutoMLImageLabelerOptions optionsWithLocalModel =
    new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        .setConfidenceThreshold(0.5f)
        .build();
AutoMLImageLabelerRemoteModel remoteModel =
    new AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("automl_remote_model").build();
AutoMLImageLabelerOptions optionsWithRemoteModel =
    new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
        .build();

신규

// Similar process for local models and remotely-hosted models (that have been downloaded)
LocalModel localModel =
    new LocalModel.Builder()
        .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute path to manifest file)
        .build();
CustomImageLabelerOptions optionsWithLocalModel =
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        .setConfidenceThreshold(0.5f)
        .build();

iOS 마이그레이션 가이드

기본 요건

  • Xcode 13.2.1 이상이 필요합니다.

1단계: Cocoapods 업데이트

앱의 Podfile에서 ML Kit iOS cocoapods의 종속 항목을 업데이트합니다.

기능이전 pod 이름새로운 pod 이름
원격 모델 다운로드 없이 이미지 라벨 지정 AutoML GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
원격 모델 다운로드로 이미지 라벨 지정 AutoML GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML
GoogleMLKit/LinkFirebase 		GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
커스텀 모델을 호스팅하고 다운로드하려면 모델을 Cloud Storage로 이동하고 앱에 다운로드 로직을 추가하여 로컬 모델로 로드합니다. 자세한 내용은 [Firebase ML에서 Cloud Storage로의 마이그레이션 가이드][migrate-storage]를 참고하세요.

2단계: 클래스 이름 업데이트

클래스가 이 표에 표시되면 표시된 변경사항을 적용합니다.

Swift

이전 클래스새로운 클래스
AutoMLImageLabelerLocalModel LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel LocalModel
커스텀 모델을 호스팅하고 다운로드하려면 모델을 Cloud Storage로 이동하고 앱에 다운로드 로직을 추가하여 로컬 모델로 로드합니다. 자세한 내용은 [Firebase ML에서 Cloud Storage로의 마이그레이션 가이드][migrate-storage]를 참고하세요.
AutoMLImageLabelerOptions CustomImageLabelerOptions

Objective-C

이전 클래스새로운 클래스
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel MLKLocalModel
커스텀 모델을 호스팅하고 다운로드하려면 모델을 Cloud Storage로 이동하고 앱에 다운로드 로직을 추가하여 로컬 모델로 로드합니다. 자세한 내용은 [Firebase ML에서 Cloud Storage로의 마이그레이션 가이드][migrate-storage]를 참고하세요.
MLKAutoMLImageLabelerOptions MLKCustomImageLabelerOptions

3단계: 메서드 이름 업데이트

약간의 코드 수정이 필요합니다.

  • 이제 모델 경로 (모델에 라벨 맵이 포함된 메타데이터가 있는 경우) 또는 모델 매니페스트 경로 (매니페스트, 모델, 라벨이 별도의 파일에 있는 경우)로 LocalModel을 초기화할 수 있습니다.
  • 원격 호스팅 모델을 로컬 스토리지에 다운로드하고 LocalModel을 사용하여 로드하는 로직을 앱에 추가합니다.

다음은 이전 및 새로운 Swift 메서드의 몇 가지 예입니다.

이전

let localModel =
    AutoMLImageLabelerLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel)
let remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel(name: "automl_remote_model")
let optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)

신규

// Similar process for local models and remotely-hosted models (that have been downloaded)
guard let localModel = LocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json") else { return }
let optionsWithLocalModel = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)

다음은 이전 및 새로운 Objective-C 메서드의 몇 가지 예입니다.

이전

MLKAutoMLImageLabelerLocalModel *localModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerLocalModel alloc]
        initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKAutoMLImageLabelerOptions *optionsWithLocalModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel alloc]
        initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKAutoMLImageLabelerOptions *optionsWithRemoteModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];

신규

// Similar process for local models and remotely-hosted models (that have been downloaded)
MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc] initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKCustomImageLabelerOptions *optionsWithLocalModel =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];