iOS के लिए माइग्रेट करना

ज़रूरी शर्तें

अपने कोड को माइग्रेट करने से पहले, पक्का करें कि आपने इन ज़रूरी शर्तों को पूरा किया है:

• ML किट, Xcode 13.2.1 या इसके बाद के वर्शन के साथ काम करती है.
• ML किट, iOS 10 या इसके बाद के वर्शन पर काम करती है.
• मशीन लर्निंग किट, 32-बिट आर्किटेक्चर (i386 और armv7) के साथ काम नहीं करती. मशीन लर्निंग किट, 64-बिट आर्किटेक्चर (x86_64 और arm64) के साथ काम करती है.
• एमएल किट लाइब्रेरी को सिर्फ़ कोकोएपॉड के तौर पर उपलब्ध कराया जाता है. आप फ़्रेमवर्क और कोकोएपॉड को एक साथ इस्तेमाल नहीं कर सकते, इसलिए इस लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने के लिए आपको सबसे पहले कोकोएपॉड का इस्तेमाल करने के लिए माइग्रेट करना होगा.

Cocoapods अपडेट करें

अपने ऐप्लिकेशन की Podfile में, ML Kit iOS कोको-पॉड के लिए डिपेंडेंसी अपडेट करें:

API	पुराने पॉड का नाम	नए पॉड का नाम
बारकोड स्कैन करना	Firebase/MLVision Firebase/MLVisionBarcodeModel	GoogleMLKit/BarcodeScanning
चेहरे की पहचान	Firebase/MLVision Firebase/MLVisionFaceModel	GoogleMLKit/FaceDetection
इमेज को लेबल करना	Firebase/MLVision Firebase/MLVisionLabelModel	GoogleMLKit/ImageLabeling
ऑब्जेक्ट का पता लगाने और ट्रैक करने की सुविधा	Firebase/MLVisionObjectDetection	GoogleMLKit/ObjectDetection
टेक्स्ट की पहचान	Firebase/MLVision Firebase/MLVisionTextModel	GoogleMLKit/TextRecognition
AutoML इमेज को लेबल करना (बंडल वाला मॉडल)	Firebase/MLVisionAutoML	GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
AutoML इमेज को लेबल करना (Firebase से मॉडल डाउनलोड करना)	Firebase/MLVisionAutoML	GoogleMLKit/ImageLabelingCustom GoogleMLKit/LinkFirebase
भाषा का आईडी	Firebase/MLNaturalLanguage Firebase/MLNLLanguageID	GoogleMLKit/LanguageID
स्मार्ट जवाब	Firebase/MLNaturalLanguage Firebase/MLNLSmart replies	GoogleMLKit/SmartResponse
अनुवाद पाएं	Firebase/MLNaturalLanguage Firebase/MLNLTranslate	GoogleMLKit/अनुवाद

क्लास, ईनम, और टाइप के नाम अपडेट करें

सामान्य तौर पर, क्लास , enum, और टाइप के नाम इस तरह बदले जाने चाहिए:

• Swift: क्लास के नाम और enum से Vision प्रीफ़िक्स हटाएं
• मकसद-C: FIRVision और FIR क्लास के नाम और enum प्रीफ़िक्स, दोनों को MLK से बदलें

कुछ क्लास के नामों और टाइप के लिए, यह सामान्य नियम लागू नहीं होता:

Swift

पुरानी क्लास या टाइप	नई क्लास या टाइप
AutoMLLocalModel	LocalModel
AutoMLRemoteModel	CustomRemoteModel
VisionBarcodeDetectionCallback	BarcodeScanningCallback
VisionBarcodeDetector	BarcodeScanner
VisionBarcodeDetectorOptions	BarcodeScannerOptions
VisionImage	VisionImage (कोई बदलाव नहीं)
VisionPoint	VisionPoint (कोई बदलाव नहीं)
VisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions	CustomImageLabelerOptions
VisionOnDeviceImageLabelerOptions	ImageLabelerOptions

Objective-C

पुरानी क्लास या टाइप	नई क्लास या टाइप
FIRAutoMLLocalModel	MLKLocalModel
FIRAutoMLRemoteModel	MLKCustomRemoteModel
FIRVisionBarcodeDetectionCallback	MLKBarcodeScanningCallback
FIRVisionBarcodeDetector	MLKBarcodeScanner
FIRVisionBarcodeDetectorOptions	MLKBarcodeScannerOptions
FIRVisionImage	MLKVisionImage
FIRVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions	MLKCustomImageLabelerOptions
FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions	MLKImageLabelerOptions
FIRVisionPoint	MLKVisionPoint

Objective-C

तरीकों के नाम अपडेट करना

इन नियमों के मुताबिक तरीके के नाम अपडेट करें:

• डोमेन एंट्री पॉइंट क्लास (Vision, NaturalLanguage) अब मौजूद नहीं हैं. इन्हें टास्क के हिसाब से बनाई गई क्लास से बदल दिया गया है. डिटेक्टर पाने के लिए, कॉल को उनके अलग-अलग फ़ैक्ट्री तरीकों से बदलें. साथ ही, हर डिटेक्टर के फ़ैक्ट्री तरीके को सीधे कॉल करें.

• VisionDetectorImageOrientation एनम के साथ-साथ, VisionImageMetadata क्लास को भी हटा दिया गया है. किसी इमेज के डिसप्ले ओरिएंटेशन की जानकारी देने के लिए, VisionImage की orientation प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करें.

• नया TextRecognizer इंस्टेंस पाने वाले onDeviceTextRecognizer तरीके का नाम बदलकर, textRecognizer कर दिया गया है.

• कॉन्फ़िडेंस प्रॉपर्टी को टेक्स्ट की पहचान करने वाले नतीजे की क्लास से हटा दिया गया है. इन क्लास में TextElement, TextLine, और TextBlock शामिल हैं.

• नया ImageLabeler इंस्टेंस पाने के लिए, onDeviceImageLabeler और onDeviceImageLabeler(options:) तरीकों को मर्ज कर दिया गया है और उनका नाम बदलकर imageLabeler(options:) कर दिया गया है.

• नया ObjectDetector इंस्टेंस पाने का objectDetector तरीका हटा दिया गया है. इसके बजाय, objectDetector(options:) का इस्तेमाल करें.

• type प्रॉपर्टी को ImageLabeler से हटा दिया गया है. साथ ही, इमेज लेबल करने वाली खोज के नतीजे की क्लास ImageLabel से entityID प्रॉपर्टी को हटा दिया गया है.

• बारकोड स्कैन करने वाले एपीआई detect(in _:, completion:) का नाम बदलकर, process(_:, completion:) कर दिया गया है, ताकि वह अन्य विज़ुअल एपीआई के साथ काम कर सके.

• नैचुरल लैंग्वेज एपीआई अब "भाषा कोड" के बजाय, BCP-47 स्टैंडर्ड में बताए गए शब्द के बजाय "भाषा टैग" का इस्तेमाल करता है.

• TranslateLanguage में अब भाषा टैग (जैसे .en) के बजाय, ऐसे नाम ( जैसे कि .english) का इस्तेमाल किया जाता है जिसे पढ़ा जा सकता है.

यहां Swift के पुराने और नए तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

ओल्ड

let options = VisionOnDeviceImageLabelerOptions()
options.confidenceThreshold = 0.75
let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler(options: options)

let detector = Vision.vision().faceDetector(options: options)

let localModel = AutoMLLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let options = VisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = 0.75
let labeler = vision.onDeviceAutoMLImageLabeler(options: options)

let detector = Vision.vision().objectDetector()
    

नए दर्शक

let options = ImageLabelerOptions()
options.confidenceThreshold = NSNumber(value:0.75)
let labeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

let detector = FaceDetector.faceDetector(options: options)

let localModel = LocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = NSNumber(value:0.75)
let labeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

let detector = ObjectDetector.objectDetector(options: ObjectDetectorOptions())
    

यहां पुरानी और नए ऑब्जेक्टिव-सी तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

ओल्ड

FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions *options = 
    [[FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions alloc] init];
options.confidenceThreshold = 0.75;
FIRVisionImageLabeler *labeler = 
    [[FIRVision vision] onDeviceImageLabelerWithOptions:options];

FIRVisionFaceDetector *detector =
    [[FIRVision vision] faceDetectorWithOptions: options];

FIRAutoMLLocalModel *localModel =
    [[FIRAutoMLLocalModel alloc] initWithManifestPath:@"automl/manifest.json"];
FIRVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions *options =
    [[FIRVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions alloc]
        initWithLocalModel: localModel];
options.confidenceThreshold = 0.75
FIRVisionImageLabeler *labeler =
    [[FIRVision vision] onDeviceAutoMLImageLabelerWithOptions:options];

FIRVisionObjectDetector *detector =
    [[FIRVision vision] objectDetector];
    

नए दर्शक

MLKImageLabelerOptions *options =
    [[MLKImageLabelerOptions alloc] init];
options.confidenceThreshold = @(0.75);
MLKImageLabeler *labeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

MLKFaceDetector *detector =
    [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];

MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc]
        initWithManifestPath:@"automl/manifest.json"];
MLKCustomImageLabelerOptions *options =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.confidenceThreshold = @(0.75)
MLKImageLabeler *labeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

MLKObjectDetectorOptions *options = [[MLKObjectDetectorOptions alloc] init];
MLKObjectDetector *detector = [MLKObjectDetector objectDetectorWithOptions:options];
    

एपीआई से जुड़े बदलाव

ऑब्जेक्ट का पता लगाने और ट्रैक करने की सुविधा

अगर आपका ऐप्लिकेशन, ऑब्जेक्ट क्लासिफ़िकेशन का इस्तेमाल करता है, तो ध्यान रखें कि नए SDK टूल ने उस तरीके में बदलाव किया है जो पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के लिए, क्लासिफ़िकेशन कैटगरी दिखाता है.

VisionObject में VisionObjectCategory को पूर्णांक के बजाय, ObjectLabel ऑब्जेक्ट में text के तौर पर दिखाया जाता है. स्ट्रिंग की सभी संभावित कैटगरी को DetectedObjectLabel की सूची में शामिल किया जाता है.

ध्यान दें कि .unknown कैटगरी हटा दी गई है. जब किसी ऑब्जेक्ट को कैटगरी में बांटने का भरोसा कम हो जाता है, तो क्लासिफ़ायर कोई लेबल नहीं दिखाता है.

यहां पुराने और नए Swift कोड का उदाहरण दिया गया है:

ओल्ड

if (object.classificationCategory == .food) {
    ...
}

नए दर्शक

if let label = object.labels.first {
  if (label.text == DetectedObjectLabel.food.rawValue) {
    ...
  }
}
// or
if let label = object.labels.first {
  if (label.index == DetectedObjectLabelIndex.food.rawValue) {
    ...
  }
}

यहां पुराने और नए ऑब्जेक्टिव-सी कोड का उदाहरण दिया गया है:

ओल्ड

if (object.classificationCategory == FIRVisionObjectCategoryFood) {
    ...
}

नए दर्शक

if ([object.labels[0].text isEqualToString:MLKDetectedObjectLabelFood]) {
  ...
}
// or
if ([object.labels[0].index == MLKDetectedObjectLabelIndexFood]) {
  ...
}

Firebase डिपेंडेंसी हटाएं (ज़रूरी नहीं)

यह चरण सिर्फ़ तब लागू होता है, जब ये शर्तें पूरी होती हैं:

• Firebase ML किट सिर्फ़ वह Firebase कॉम्पोनेंट है जिसका इस्तेमाल किया जा रहा है
• आप सिर्फ़ ऑन-डिवाइस एपीआई का इस्तेमाल करते हैं
• आपने मॉडल दिखाने की सुविधा का इस्तेमाल नहीं किया है

अगर ऐसा है, तो माइग्रेशन के बाद Firebase डिपेंडेंसी हटाई जा सकती हैं. यह तरीक़ा अपनाएँ:

• अपने ऐप्लिकेशन की डायरेक्ट्री और Xcode प्रोजेक्ट से GoogleService-Info.plist फ़ाइल को मिटाकर, Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल हटाएं.
• अपनी Podfile से, pod 'Firebase/Analytics' जैसे किसी Firebase कोकोपॉड को हटाएं.
• अपने कोड से, FirebaseApp.configure() जैसे किसी भी FirebaseApp शुरू करने की प्रक्रिया को हटाएं.
• Firebase सहायता साइट पर दिए गए instructions के मुताबिक, Firebase कंसोल पर अपना Firebase ऐप्लिकेशन मिटाएं.

मदद लेना

अगर आपको कोई समस्या होती है, तो कृपया हमारे कम्यूनिटी पेज पर जाएं. यहां हमने उन चैनलों की जानकारी दी है जिनकी मदद से हमसे संपर्क किया जा सकता है.