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Migration für Android

In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie von ML Kit for Firebase für Android migrieren.

Gradle-Importe aktualisieren

Für das ML Kit SDK ist nur eine Abhängigkeit für jede ML Kit API erforderlich. Sie müssen keine allgemeinen Bibliotheken wie firebase-ml-vision oder firebase-ml-natural-language angeben. ML Kit verwendet den Namespace com.google.android.gms für Bibliotheken, die von den Google Play-Diensten abhängen.

Vision APIs

Gebündelte Modelle werden als Teil Ihrer Anwendung bereitgestellt. Schlanke Modelle müssen heruntergeladen werden. Einige APIs sind sowohl in gebündelter als auch in schlanker Form verfügbar, andere nur in einer der beiden Formen:

API	Gebündelt	Schlank
Texterkennung	x (Beta)	x
Gesichtserkennung	x	x
Scannen von Barcodes	x	x
Hinzufügen von Bild-Labels	x	x
Objekterkennung und -tracking	x	-

Aktualisieren Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit Android-Bibliotheken in der Gradle-Datei Ihres Moduls (auf App-Ebene, in der Regel app/build.gradle.kts) gemäß den folgenden Tabellen:

Gebündelte Modelle

API	Alte Artefakte	Neues Artefakt
Scannen von Barcodes	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-barcode-model:16.0.1	com.google.mlkit:barcode-scanning:17.3.0
Gesichtskontur	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-face-model:19.0.0	com.google.mlkit:face-detection:16.1.7
Hinzufügen von Bild-Labels	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:19.0.0	com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9
Objekterkennung	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-object-detection-model:19.0.3	com.google.mlkit:object-detection:17.0.2

Schlanke Modelle

API	Alte Artefakte	Neues Artefakt
Scannen von Barcodes	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1
Gesichtserkennung	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0
Texterkennung	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1

AutoMLVision Edge

API	Altes Artefakt	Neues Artefakt
AutoML ohne Download	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3	com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3
AutoML mit Download	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3	com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3 Wenn Sie benutzerdefinierte Modelle hosten und herunterladen möchten, verschieben Sie Ihre Modelle in Cloud Storage und fügen Sie Ihrer App Downloadlogik hinzu, um sie mit `LocalModel` zu laden. Weitere Informationen finden Sie in der Migrationsanleitung von Firebase ML zu Cloud Storage.

Natural Language APIs

Gebündelte Modelle werden als Teil Ihrer Anwendung bereitgestellt. Schlanke Modelle müssen heruntergeladen werden:

API	Gebündelt	Schlank
Sprach-ID	x	x
Intelligente Antwort	x	x (Beta)

Aktualisieren Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit Android-Bibliotheken in der Gradle-Datei Ihres Moduls (auf App-Ebene, in der Regel app/build.gradle.kts) gemäß den folgenden Tabellen:

Gebündelte Modelle

API	Alte Artefakte	Neues Artefakt
Sprach-ID	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7	com.google.mlkit:language-id:17.0.6
Intelligente Antwort	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7	com.google.mlkit:smart-reply:17.0.4

Schlanke Modelle

API	Alte Artefakte	Neues Artefakt
Sprach-ID	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7	com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id:17.0.0
Intelligente Antwort	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7	com.google.android.gms:play-services-mlkit-smart-reply:16.0.0-beta1

Klassennamen aktualisieren

Wenn Ihre Klasse in dieser Tabelle aufgeführt ist, nehmen Sie die angegebene Änderung vor:

Alte Klasse	Neue Klasse
com.google.firebase.ml.common.FirebaseMLException	com.google.mlkit.common.MlKitException
com.google.firebase.ml.vision.common.FirebaseVisionImage	com.google.mlkit.vision.common.InputImage
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector	com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner
com.google.firebase.ml.vision.labeler.FirebaseVisionImageLabel	com.google.mlkit.vision.label.ImageLabeler
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector	com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLLocalModel	com.google.mlkit.common.model.LocalModel
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLRemoteModel	com.google.mlkit.common.model.LocalModel Erfordert manuellen Download. In Firebase gehostete Remote-Modelle sind veraltet. Weitere Informationen finden Sie in der Migrationsanleitung von Firebase ML zu Cloud Storage.
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions	com.google.mlkit.vision.label.defaults.ImageLabelerOptions
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionImageLabel	com.google.mlkit.vision.label.ImageLabel
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions	com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions
com.google.firebase.ml.vision.objects.FirebaseVisionObjectDetectorOptions	com.google.mlkit.vision.objects.defaults.ObjectDetectorOptions

Für andere Klassen gelten die folgenden Regeln:

Entfernen Sie das Präfix FirebaseVision aus dem Klassennamen.
Entfernen Sie andere Präfixe, die mit dem Präfix Firebase beginnen, aus dem Klassennamen.

Ersetzen Sie außerdem in Paketnamen das Präfix com.google.firebase.ml durch com.google.mlkit.

Methodennamen aktualisieren

Hier sind nur geringfügige Codeänderungen erforderlich:

Die Instanziierung von Detektor, Scanner, Labeler, Übersetzer usw. wurde geändert. Jedes Feature hat jetzt einen eigenen Einstiegspunkt. Beispiel: BarcodeScanning, TextRecognition, ImageLabeling, Translation. Aufrufe von getInstance() des Firebase-Dienstes werden durch Aufrufe der Methode getClient() des Einstiegspunkts des Features ersetzt.
Die Standardinstanziierung für TextRecognizer wurde entfernt, da wir zusätzliche Bibliotheken für die Erkennung anderer Schriftsysteme wie Chinesisch und Koreanisch eingeführt haben. Wenn Sie Standardoptionen mit dem Texterkennungsmodell für lateinische Schrift verwenden möchten, deklarieren Sie eine Abhängigkeit von com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition und verwenden Sie TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS).
Die Standardinstanziierung für ImageLabeler und ObjectDetector wurde entfernt, da wir die Unterstützung für benutzerdefinierte Modelle für diese beiden Features eingeführt haben. Wenn Sie beispielsweise Standardoptionen mit dem Basismodell in ImageLabeling, deklarieren Sie eine Abhängigkeit von com.google.mlkit:image-labeling und verwenden Sie ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS) in Java.
Alle Handles (Detektor, Scanner, Labeler, Übersetzer usw.) können geschlossen werden. Achten Sie darauf, dass die close() Methode aufgerufen wird, wenn diese Objekte nicht mehr verwendet werden. Wenn Sie sie in einem Fragment oder AppCompatActivity verwenden, können Sie dazu einfach LifecycleOwner.getLifecycle() für das Fragment oder AppCompatActivity und dann Lifecycle.addObserver aufrufen.
processImage() und detectInImage() in den Vision APIs wurden aus Konsistenzgründen in process() umbenannt.
Die Natural Language APIs verwenden jetzt den Begriff „Sprach-Tag“ (gemäß dem BCP 47-Standard) anstelle von „Sprachcode“.
Getter-Methoden in xxxOptions-Klassen wurden entfernt.
Die Methode getBitmap() in der Klasse InputImage (ersetzt FirebaseVisionImage) wird im Rahmen der öffentlichen Schnittstelle nicht mehr unterstützt. Informationen zum Konvertieren von Bitmaps aus verschiedenen Eingaben finden Sie unter BitmapUtils.java in ML Kit-Schnellstartbeispiel.
FirebaseVisionImageMetadata wurde entfernt. Sie können einfach Bildmetadaten wie width, height, rotationDegrees und format an die Konstruktionsmethoden von InputImage übergeben.

Hier sind einige Beispiele für alte und neue Kotlin-Methoden:

Alt

// Construct image labeler with base model and default options.
val imageLabeler = FirebaseVision.getInstance().onDeviceImageLabeler

// Construct object detector with base model and default options.
val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().onDeviceObjectDetector

// Construct face detector with given options
val faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options)

// Construct image labeler with local AutoML model
val localModel =
    FirebaseAutoMLLocalModel.Builder()
      .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
      .build()
val autoMLImageLabeler =
    FirebaseVision.getInstance()
      .getOnDeviceAutoMLImageLabeler(
          FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            .setConfidenceThreshold(0.3F)
            .build()
    )

Neu

// Construct image labeler with base model and default options.
val imageLabeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)
// Optional: add lifecycle observer
lifecycle.addObserver(imageLabeler)

// Construct object detector with base model and default options.
val objectDetector = ObjectDetection.getClient(
    ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS
)

// Construct face detector with given options
val faceDetector = FaceDetection.getClient(options)

// Construct image labeler with local AutoML model
val localModel =
  LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    .build()
val autoMLImageLabeler =
  ImageLabeling.getClient(
    CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.3F).build())

Hier sind einige Beispiele für alte und neue Java-Methoden:

Alt

// Construct image labeler with base model and default options.
FirebaseVisionImageLabeler imagelLabeler =
     FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler();

// Construct object detector with base model and default options.
FirebaseVisionObjectDetector objectDetector =
     FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector();

// Construct face detector with given options
FirebaseVisionFaceDetector faceDetector =
     FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options);

// Construct image labeler with local AutoML model
FirebaseAutoMLLocalModel localModel =
    new FirebaseAutoMLLocalModel.Builder()
      .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
      .build();
FirebaseVisionImageLabeler autoMLImageLabeler =
    FirebaseVision.getInstance()
      .getOnDeviceAutoMLImageLabeler(
          FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            .setConfidenceThreshold(0.3F)
            .build());

Neu

// Construct image labeler with base model and default options.
ImageLabeler imageLabeler = ImageLabeling.getClient(
    ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS
);
// Optional: add lifecycle observer
getLifecycle().addObserver(imageLabeler);

// Construct object detector with base model and default options.
ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(
    ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS
);

// Construct face detector with given options
FaceDetector faceDetector = FaceDetection.getClient(options);

// Construct image labeler with local AutoML model
LocalModel localModel =
  new LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    .build();
ImageLabeler autoMLImageLabeler =
  ImageLabeling.getClient(
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.3F).build());

API-spezifische Änderungen

Barcode-Scanning

Für die Barcode Scanning API gibt es jetzt zwei Möglichkeiten, die Modelle bereitzustellen:

Über die Google Play-Dienste, also als „schlanke“ Version (empfohlen) : Dadurch wird die App-Größe reduziert und das Modell wird von mehreren Anwendungen gemeinsam genutzt. Entwickler müssen jedoch dafür sorgen, dass das Modell heruntergeladen wird, bevor es zum ersten Mal verwendet wird.
Mit dem APK Ihrer App, also als „gebündelte“ Version : Dadurch wird die App-Größe erhöht, aber das Modell ist sofort einsatzbereit.

Die beiden Implementierungen unterscheiden sich leicht. Die „gebündelte“ Version bietet einige Verbesserungen gegenüber der „schlanken“ Version. Details zu diesen Unterschieden finden Sie in den Richtlinien zur Barcode Scanning API.

Gesichtserkennung

Für die Face Detection API gibt es zwei Möglichkeiten, die Modelle bereitzustellen:

Über die Google Play-Dienste, also als „schlanke“ Version (empfohlen) : Dadurch wird die App-Größe reduziert und das Modell wird von mehreren Anwendungen gemeinsam genutzt. Entwickler müssen jedoch dafür sorgen, dass das Modell heruntergeladen wird, bevor es zum ersten Mal verwendet wird.
Mit dem APK Ihrer App, also als „gebündelte“ Version : Dadurch wird die Größe des App-Downloads erhöht, das Modell ist aber sofort einsatzbereit.

Das Verhalten der Implementierungen ist identisch.

Translation

TranslateLanguage verwendet jetzt lesbare Namen für seine Konstanten (z.B. ENGLISH) anstelle von Sprach-Tags (EN). Sie sind jetzt auch @StringDef, anstelle von @IntDef, und der Wert der Konstante ist das entsprechende BCP 47 Sprach-Tag.

AutoML Image Labeling (eingestellt)

Das Herunterladen benutzerdefinierter Modelle für die Bildlabeling mit AutoML ist eingestellt und wird am 15. Juni 2027 deaktiviert. Sie sollten stattdessen Cloud Storage verwenden, um Modelle zu hosten, und Ihrer App Downloadlogik hinzufügen, um die Modelle herunterzuladen. Weitere Informationen finden Sie in der Migrationsanleitung von Firebase ML zu Cloud Storage.

Objekterkennung und -tracking

Wenn Ihre App die Objekterkennung mit grober Klassifizierung verwendet, sollten Sie beachten, dass sich die Art und Weise geändert hat, wie das neue SDK die Klassifizierungskategorie für erkannte Objekte zurückgibt.

Die Klassifizierungskategorie wird als Instanz von DetectedObject.Label anstelle einer Ganzzahl zurückgegeben. In der Klasse PredefinedCategory sind alle möglichen Kategorien für den groben Klassifikator enthalten.

Hier ist ein Beispiel für den alten und neuen Kotlin-Code:

Alt

if (object.classificationCategory == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) {
    ...
}

Neu

if (!object.labels.isEmpty() &&
    object.labels[0].text == PredefinedCategory.FOOD) {
    ...
}
// or
if (!object.labels.isEmpty() &&
    object.labels[0].index == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) {
    ...
}

Hier ist ein Beispiel für den alten und neuen Java-Code:

Alt

if (object.getClassificationCategory() == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) {
    ...
}

Neu

if (!object.getLabels().isEmpty()
    && object.getLabels().get(0).getText().equals(PredefinedCategory.FOOD)) {
    ...
}
// or
if (!object.getLabels().isEmpty()
    && object.getLabels().get(0).getIndex() == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) {
    ...
}

Die Kategorie „Unbekannt“ wurde entfernt. Wenn die Konfidenz der Klassifizierung eines Objekts niedrig ist, geben wir kein Label zurück.

Firebase-Abhängigkeiten entfernen

Entfernen Sie nach der Migration die Firebase-Abhängigkeiten. Gehen Sie so vor:

Entfernen Sie die Firebase-Konfigurationsdatei, indem Sie die Konfigurationsdatei google-services.json im Modulverzeichnis Ihrer App (auf App-Ebene) löschen.
Ersetzen Sie das Gradle-Plug-in der Google-Dienste in der Gradle-Datei Ihres Moduls (in der Regel app/build.gradle.kts, auf App-Ebene) durch das Strict Version Matcher-Plug-in:

Vorher

plugins {
  id("com.android.application")
  id("com.google.gms.google-services")
}

android {
  // …
}

Nachher

plugins {
  id("com.android.application")
  id("com.google.android.gms.strict-version-matcher-plugin")
}

android {
  // …
}

Ersetzen Sie den Gradle-Plug-in-Klassenpfad der Google-Dienste in der Gradle-Datei Ihres Projekts (build.gradle.kts, auf Stammebene) durch den des Strict Version Matcher-Plug-ins:

Vorher

buildscript {
  dependencies {
    // ...

    classpath("com.google.gms:google-services:4.3.3")
  }
}

Nachher

buildscript {
  dependencies {
    // ...
    classpath("com.google.android.gms:strict-version-matcher-plugin:1.2.1")
  }
}

Löschen Sie Ihre Firebase-App in der Firebase Console gemäß der Anleitung auf der Firebase-Supportwebsite.

Hilfe erhalten

Bei Probleme finden Sie auf unserer Community-Seite weitere Informationen dazu, wie Sie uns kontaktieren können.

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Vision APIs

Gebündelte Modelle

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Gebündelte Modelle

Schlanke Modelle

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Alt

Neu

Alt

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API-spezifische Änderungen

Barcode-Scanning

Gesichtserkennung

Translation

AutoML Image Labeling (eingestellt)

Objekterkennung und -tracking

Alt

Neu

Alt

Neu

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