Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

Migracja na Androida

Ten przewodnik wyjaśnia, jak zrezygnować z ML Kit w Firebase na Androida.

Aktualizowanie importów Gradle

Pakiet ML Kit SDK wymaga tylko jednej zależności dla każdego interfejsu ML Kit API. Nie musisz określać popularnych bibliotek, takich jak firebase-ml-vision czy firebase-ml-natural-language. ML Kit używa przestrzeni nazw com.google.android.gms w przypadku bibliotek, które są zależne od Usług Google Play.

Interfejsy Vision API

Modele pakietowe są dostarczane w ramach aplikacji. Modele cienkie należy pobrać. Niektóre interfejsy API są dostępne w wersji pakietowej i uproszczonej, a inne tylko w jednej z nich:

Interfejs API	Łączenie w pakiety	Cienka
Rozpoznawanie tekstu	x (beta)	x
Wykrywanie twarzy	x	x
Skanowanie kodów kreskowych	x	x
Dodawanie etykiet do obrazów	x	x
Wykrywanie i śledzenie obiektów	x	-

Zaktualizuj zależności dla bibliotek ML Kit na Androida w pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle app/build.gradle.kts) zgodnie z tymi tabelami:

Modele w pakiecie

Interfejs API	Stare artefakty	Nowy artefakt
Skanowanie kodów kreskowych	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
Kontur twarzy	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
Dodawanie etykiet do obrazów	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
Wykrywanie obiektów	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

Modele cienkie

Interfejs API	Stare artefakty	Nowy artefakt
Skanowanie kodów kreskowych	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1
Wykrywanie twarzy	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0
Rozpoznawanie tekstu	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1

AutoMLVision Edge

Interfejs API	Stary artefakt	Nowy artefakt
AutoML bez pobierania	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 z pobieraniem	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 Aby hostować i pobierać modele niestandardowe, przenieś je do Cloud Storage i dodaj do aplikacji logikę pobierania, aby wczytywać je za pomocą `LocalModel`. Szczegółowe informacje znajdziesz w przewodniku po migracji z Firebase ML do Cloud Storage.

Interfejsy Natural Language API

Modele pakietowe są dostarczane w ramach aplikacji. Modele uproszczone muszą być pobrane:

Interfejs API	Łączenie w pakiety	Cienka
Identyfikator języka	x	x
Inteligentna odpowiedź	x	x (beta)

Zaktualizuj zależności dla bibliotek ML Kit na Androida w pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle app/build.gradle.kts) zgodnie z tymi tabelami:

Modele w pakiecie

Interfejs API	Stare artefakty	Nowy artefakt
Identyfikator języka	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
Inteligentna odpowiedź	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

Modele cienkie

Interfejs API	Stare artefakty	Nowy artefakt
Identyfikator języka	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
Inteligentna odpowiedź	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

Aktualizowanie nazw zajęć

Jeśli Twoja klasa znajduje się w tej tabeli, wprowadź wskazaną zmianę:

Stara klasa	Nowe zajęcia
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 Wymaga ręcznego pobrania. Modele zdalne hostowane w Firebase zostały wycofane. Szczegółowe informacje znajdziesz w przewodniku po migracji z Firebase ML do 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

W przypadku innych klas postępuj zgodnie z tymi zasadami:

Usuń prefiks FirebaseVision z nazwy zajęć.
Usuń z nazwy zajęć inne prefiksy zaczynające się od prefiksu Firebase.

W nazwach pakietów zastąp prefiks com.google.firebase.ml prefiksem com.google.mlkit.

Aktualizowanie nazw metod

Wymaga to minimalnych zmian w kodzie:

Zmieniono instancję detektora, skanera, etykietowania lub tłumacza. Każda funkcja ma teraz własny punkt wejścia. Przykład: BarcodeScanning, TextRecognition, ImageLabeling, Translation... Wywołania usługi Firebase getInstance() są zastępowane wywołaniami metody getClient() punktu wejścia funkcji.
Domyślne tworzenie instancji dla TextRecognizer zostało usunięte, ponieważ wprowadziliśmy dodatkowe biblioteki do rozpoznawania innych skryptów, takich jak chiński i koreański. Aby używać opcji domyślnych z modelem rozpoznawania tekstu w alfabecie łacińskim, zadeklaruj zależność od com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition i użyj TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS).
Domyślne tworzenie instancji dla ImageLabeler i ObjectDetector zostało usunięte, ponieważ wprowadziliśmy obsługę modeli niestandardowych w przypadku tych 2 funkcji. Aby na przykład użyć opcji domyślnych z modelem podstawowym w ImageLabeling, zadeklaruj zależność od com.google.mlkit:image-labeling i użyj ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS) w Javie.
Wszystkie uchwyty (detektor, skaner, etykieciarka, tłumacz itp.) można zamknąć. Upewnij się, że metoda close() jest wywoływana, gdy te obiekty nie będą już używane. Jeśli używasz ich w Fragmentlub AppCompatActivity, możesz to zrobić, wywołując funkcję LifecycleOwner.getLifecycle() w Fragmentlub AppCompatActivity, a następnie wywołując funkcję Lifecycle.addObserver.
processImage() i detectInImage() w interfejsach Vision API zostały zmienione na process(), aby zachować spójność.
Interfejsy Natural Language API używają teraz terminu „tag języka” (zgodnie z normą BCP 47) zamiast „kodu języka”.
Metody pobierania w klasach xxxOptions zostały usunięte.
Metoda getBitmap() w klasie InputImage (zastępująca FirebaseVisionImage) nie jest już obsługiwana w ramach interfejsu publicznego. W przykładowym projekcie ML Kit znajdziesz kod BitmapUtils.java, który umożliwia przekształcanie różnych danych wejściowych w mapę bitową.
FirebaseVisionImageMetadata został usunięty, możesz po prostu przekazać metadane obrazu, takie jak width, height, rotationDegrees, format do metod konstrukcyjnych InputImage.

Oto kilka przykładów starych i nowych metod Kotlin:

Stary

// 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()
    )

Nowy

// 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())

Oto przykłady starych i nowych metod Javy:

Stary

// 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());

Nowy

// 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());

Zmiany dotyczące interfejsu API

Skanowanie kodów kreskowych

W przypadku interfejsu Barcode Scanning API modele mogą być teraz dostarczane na 2 sposoby:

Za pomocą Usług Google Play, czyli „cienki” (zalecany) – zmniejsza rozmiar aplikacji, a model jest współdzielony między aplikacjami. Deweloperzy muszą jednak zadbać o to, aby model został pobrany przed pierwszym użyciem.
Z plikiem APK aplikacji, czyli „spakowanym” – zwiększa to rozmiar aplikacji, ale oznacza, że model jest od razu gotowy do użycia.

Te 2 implementacje nieco się od siebie różnią. Wersja „pakietowa” ma kilka ulepszeń w porównaniu z wersją „uproszczoną”. Szczegółowe informacje o tych różnicach znajdziesz we wskazówkach dotyczących interfejsu Barcode Scanning API.

Wykrywanie twarzy

W przypadku interfejsu Face Detection API modele mogą być dostarczane na 2 sposoby:

Za pomocą Usług Google Play, czyli „cienki” (zalecany) – zmniejsza rozmiar aplikacji, a model jest współdzielony między aplikacjami. Deweloperzy muszą jednak zadbać o to, aby model został pobrany przed pierwszym użyciem.
Z plikiem APK aplikacji, czyli „w pakiecie” – zwiększa to rozmiar pobierania aplikacji, ale oznacza, że model jest od razu gotowy do użycia.

Działanie tych implementacji jest takie samo.

Tłumaczenie

TranslateLanguage używa teraz czytelnych nazw stałych (np. ENGLISH) zamiast tagów języka (EN). Są one też teraz @StringDef zamiast @IntDef, a wartością stałej jest pasujący tag języka zgodny ze standardem BCP 47.

AutoML Image Labeling (wycofana)

Pobieranie modeli niestandardowych do etykietowania obrazów za pomocą AutoML zostało wycofane i zostanie wyłączone 15 czerwca 2027 r. Do hostowania modeli należy używać Cloud Storage i dodać do aplikacji logikę pobierania, aby pobierać modele. Szczegółowe informacje znajdziesz w przewodniku po migracji z Firebase ML do Cloud Storage.

Wykrywanie i śledzenie obiektów

Jeśli Twoja aplikacja korzysta z wykrywania obiektów z grubym podziałem na kategorie, pamiętaj, że nowy pakiet SDK zmienił sposób zwracania kategorii klasyfikacji wykrytych obiektów.

Kategoria klasyfikacji jest zwracana jako instancja DetectedObject.Label, a nie jako liczba całkowita. Wszystkie możliwe kategorie klasyfikatora ogólnego są uwzględnione w klasie PredefinedCategory.

Oto przykład starego i nowego kodu w Kotlinie:

Stary

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

Nowy

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

Oto przykład starego i nowego kodu w Javie:

Stary

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

Nowy

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) {
    ...
}

Kategoria „Nieznane” została usunięta. Gdy ufność klasyfikacji obiektu jest niska, nie zwracamy żadnej etykiety.

Usuwanie zależności Firebase

Po migracji usuń zależności Firebase. Wykonaj te czynności:

Usuń plik konfiguracyjny Firebase, usuwając plik google-services.json z katalogu modułu (na poziomie aplikacji) aplikacji.
Zastąp wtyczkę Gradle usług Google w pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle app/build.gradle.kts) wtyczką Strict Version Matcher:

Przed

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

android {
  // …
}

Po

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

android {
  // …
}

Zastąp ścieżkę klasy wtyczki Gradle usług Google w pliku Gradle projektu (na poziomie głównym) (build.gradle.kts) ścieżką klasy wtyczki Strict Version Matcher:

Przed

buildscript {
  dependencies {
    // ...

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

Po

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

Usuń aplikację Firebase w konsoli Firebase zgodnie z instrukcjami na stronie pomocy Firebase.

Uzyskiwanie pomocy

Jeśli napotkasz jakiekolwiek problemy, zajrzyj na naszą stronę społeczności, gdzie znajdziesz informacje o kanałach, za pomocą których możesz się z nami skontaktować.

Migracja na Androida Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

Aktualizowanie importów Gradle

Interfejsy Vision API

Modele w pakiecie

Modele cienkie

AutoMLVision Edge

Interfejsy Natural Language API

Modele w pakiecie

Modele cienkie

Aktualizowanie nazw zajęć

Aktualizowanie nazw metod

Stary

Nowy

Stary

Nowy

Zmiany dotyczące interfejsu API

Skanowanie kodów kreskowych

Wykrywanie twarzy

Tłumaczenie

AutoML Image Labeling (wycofana)

Wykrywanie i śledzenie obiektów

Stary

Nowy

Stary

Nowy

Usuwanie zależności Firebase

Przed

Po

Przed

Po

Uzyskiwanie pomocy

Migracja na Androida