El 3 de junio de 2020, hicimos algunos cambios en el Kit de AA para Firebase a fin de distinguir mejor las API en el dispositivo de las API basadas en la nube. El conjunto actual de API ahora se divide en los siguientes dos productos:
Un nuevo producto, simplemente llamado Kit de AA, que contendrá todas las API en el dispositivo
Aprendizaje automático de Firebase, enfocado en las API basadas en la nube y la implementación de modelos personalizados
Este cambio también facilitará la integración del Kit de AA en tu app si solo necesitas una solución en el dispositivo. En este documento, se explica cómo migrar tu app del SDK del Kit de AA de Firebase al nuevo.
¿Qué cambiará
API de base en el dispositivo
Las siguientes API se trasladaron al nuevo SDK independiente del Kit de AA.
- Escaneo de códigos de barras
- Detección de rostro
- Etiquetado de imágenes
- Detección y seguimiento de objetos
- Reconocimiento de texto
- ID de idioma
- Respuesta inteligente
- Traducir
- API de inferencia de AutoML Vision Edge
Las API base existentes del dispositivo en el SDK de Kit de AA para Firebase son obsoletas y ya no recibirán actualizaciones.
Si actualmente usas estas API en tu app, realiza la migración al nuevo SDK del Kit de AA. Para ello, sigue la guía de migración del Kit de AA para Android y la guía del equipo del Kit de AA para iOS.
API de modelo personalizado
Para descargar modelos alojados en Firebase, se sigue ofreciendo el software de descarga de modelos personalizados mediante el SDK de Firebase ML. El SDK recupera el último modelo disponible y lo pasa al entorno de ejecución independiente de TensorFlow Lite para la inferencia.
El intérprete de modelo personalizado existente en el SDK de AA para Firebase dejó de estar disponible y ya no recibirá actualizaciones. Recomendamos usar el entorno de ejecución de TensorFlow Lite directamente para la inferencia. Como alternativa, si solo deseas usar modelos personalizados para el etiquetado de imágenes y las API de detección y seguimiento de objetos, ahora puedes usar modelos personalizados en estas API directamente en el Kit de AA.
Consulta las guías de migración para iOS y Android a fin de obtener instrucciones detalladas.
¿Qué no cambió?
Las API y los servicios basados en la nube seguirán disponibles con el AA de Firebase:
Las API de etiquetado de imágenes basadas en la nube, reconocimiento de texto y reconocimiento de puntos de referencia siguen disponibles en el SDK de Firebase ML.
AA de Firebase también ofrece Implementación de modelos
Preguntas frecuentes
¿Por qué este cambio?
Realizamos este cambio para aclarar las soluciones que ofrece el producto. Con este cambio, el nuevo SDK del Kit de AA se enfoca completamente en el aprendizaje automático en el dispositivo, en el que todo el procesamiento de datos ocurre en el dispositivo y está disponible para los desarrolladores sin costo. Los servicios en la nube que antes formaban parte del Kit de AA de Firebase siguen disponibles mediante el AA de Firebase y puedes seguir usándolos en paralelo con las API del Kit de AA.
Para las API en el dispositivo, el nuevo SDK del Kit de AA facilita la integración del Kit de AA en su app. De ahora en adelante, solo deberás agregar dependencias al proyecto de la app y, luego, comenzar a usar la API. No es necesario configurar un proyecto de Firebase solo para usar las API en el dispositivo.
¿Qué sucede con mis modelos alojados en Firebase?
El aprendizaje automático de Firebase seguirá entregando tus modelos como antes. Esa funcionalidad no cambiará. Estas son algunas mejoras:
Ahora puedes implementar tus modelos en Firebase de manera programática mediante los SDK de Python o Node.
Ahora puedes usar el SDK de Firebase ML junto con el entorno de ejecución de TensorFlow Lite. El SDK de Firebase descarga el modelo en el dispositivo y el entorno de ejecución de TensorFlow Lite realiza la inferencia. Esto te permite elegir con facilidad la versión del entorno de ejecución que prefieras, incluida una compilación personalizada.
¿Cuáles son los beneficios de migrar al nuevo SDK del Kit de AA?
La migración al nuevo SDK garantizará que tus aplicaciones se beneficien de las mejoras y correcciones de errores más recientes de las API en el dispositivo. Por ejemplo, a continuación, se muestran algunos cambios en la primera versión:
Ahora puedes usar las nuevas API de etiquetado de imágenes personalizado y detección y seguimiento de objetos personalizados para integrar con facilidad modelos de clasificación de imágenes personalizados en tus apps y crear experiencias del usuario interactivas en tiempo real.
Se agregó compatibilidad con el ciclo de vida de Android Jetpack a todas las API. Ahora puedes usar
addObserverpara administrar automáticamente el inicio y la eliminación de las API del Kit de AA a medida que la app atraviesa la rotación o el cierre de la pantalla por parte del usuario o el sistema. Esto facilita la integración con CameraX.
Puedes encontrar una lista completa de los cambios más recientes en las notas de la versión del SDK de AA.
Hoy uso el Kit de AA para Firebase. ¿Cuándo debo migrar?
Depende de las API del Kit de AA para Firebase que uses actualmente en tu app.
Las API de base del dispositivo en el SDK de AA para Firebase seguirán funcionando en el futuro inmediato. Sin embargo, si retrasas el cambio al nuevo SDK del Kit de AA, no te beneficiarás con las funciones y actualizaciones nuevas. Además, una vez que actualizas otros componentes de tu app, corres el riesgo de encontrarte con conflictos de dependencias. Esto puede ocurrir cuando algunas de tus otras dependencias (directas o indirectas) son más nuevas que las que espera el SDK de AA anterior para el SDK de Firebase. Algunos ejemplos de bibliotecas para los que puede ocurrir esto son OkHttp y firebase-common.
Si usas API de Cloud mediante el SDK de AA para el SDK de Firebase, no se requieren cambios en este momento.
Si usas la implementación de modelos personalizados, te recomendamos que actualices a la versión más reciente, que permite ejecutar inferencias directamente en el entorno de ejecución de TensorFlow Lite.