מדריך להעברת נתונים (מיגרציה)

במסמך הזה מוסבר איך להעביר את האפליקציה מ-ML Kit for Firebase אל ממשקי ה-API המומלצים שלנו ללמידת מכונה שמבוססת על מכשיר ועל ענן. קבוצת ממשקי ה-API הנוכחית מחולקת עכשיו לשני המוצרים הבאים:

  • מוצר בשם ML Kit, שמכיל את כל ממשקי ה-API במכשיר.

  • ‫Firebase Machine Learning, שמתמקד בממשקי API מבוססי-ענן ובפריסת מודלים בהתאמה אישית. אנחנו מפסיקים את התמיכה ב-Firebase ML.

    • כדי לארח מודלים בהתאמה אישית, צריך להשתמש ב-Cloud Storage.
    • כדי להסיק מסקנות באופן מקומי, צריך להשתמש ב-LiteRT.

בנוסף, המסגרת הזו מקלה על שילוב ML Kit באפליקציה אם אתם צריכים רק פתרון במכשיר.

איפה אפשר לגשת לממשקי API של מודלים במכשיר ומודלים בהתאמה אישית

בקטע הזה מתואר איפה אפשר לגשת לממשקי API של מודלים במכשיר ומודלים בהתאמה אישית שהיו חלק מ-ML Kit for Firebase.

ממשקי API בסיסיים במכשיר

ממשקי ה-API הבאים נמצאים ב-ML Kit SDK העצמאי.

  • סריקת ברקודים
  • זיהוי פנים
  • הוספת תוויות לתמונות
  • זיהוי ומעקב אחרי אובייקטים
  • זיהוי טקסט
  • מזהה שפה
  • תשובה מהירה
  • תרגום
  • ‫AutoML Vision Edge inference API

ממשקי ה-API הקיימים במכשיר ב-ML Kit for Firebase SDK הוצאו משימוש ויפסיקו לפעול ב-15 ביוני 2027.

אם אתם משתמשים בממשקי ה-API האלה באפליקציה שלכם, אתם צריכים לעבור אל ML Kit SDK. לשם כך, תוכלו להיעזר במדריך להעברה אל ML Kit ל-Android ובמדריך להעברה אל ML Kit ל-iOS.

ממשקי API של מודלים בהתאמה אישית

כדי לארח מודלים בהתאמה אישית, צריך להשתמש ב-Cloud Storage. כדי להוריד מודלים, האפליקציה צריכה לכלול קוד להורדת מודלים מהקטגוריה שלכם ב-Cloud Storage.

הפרשן הקיים של מודלים בהתאמה אישית ב-ML Kit for Firebase SDK הוצא משימוש ויושבת. מומלץ להשתמש ישירות בזמן הריצה של LiteRT להסקת מסקנות. לחלופין, אם אתם רוצים להשתמש בממשקי API של תיוג תמונות, זיהוי אובייקטים ומעקב אחרי אובייקטים רק עם מודלים בהתאמה אישית, אתם יכולים לעשות זאת ישירות ב-ML Kit.

אם אתם מעבירים נתונים מ-Firebase ML ל-Cloud Storage, תוכלו לעיין במדריך להעברת נתונים לקבלת הוראות מפורטות.

שאלות נפוצות

מה הסיבה לשינוי?

אנחנו מבצעים את השינוי הזה כדי להבהיר אילו פתרונות המוצר מציע. בעקבות השינוי הזה, ה-SDK של ML Kit מתמקד באופן מלא בלמידת מכונה במכשיר, שבה כל עיבוד הנתונים מתבצע במכשיר וזמין למפתחים ללא עלות. שירותי הענן שהוצאו משימוש בעבר והיו חלק מ-Firebase ML Kit זמינים ישירות דרך Google Cloud. שירותי הענן שזמינים דרך Firebase ML יוצאו משימוש ביוני 2027.

בממשקי API שפועלים במכשיר, ערכת ה-SDK של ML Kit מקלה על מפתחים לשלב את ML Kit באפליקציה שלהם. מעכשיו, כל מה שצריך לעשות הוא להוסיף תלויות לפרויקט של האפליקציה ואז להתחיל להשתמש בממשק ה-API. אין צורך להגדיר פרויקט ב-Firebase רק כדי להשתמש בממשקי API במכשיר.

מה יקרה למודלים שלי שמארחים ב-Firebase?

המודלים של Firebase ML שמתארחים אצלכם יהיו זמינים עד שהשירות ייסגר ב-15 ביוני 2027.

פועלים לפי מדריך ההעברה כדי להעביר את המודלים של Firebase ML שמתארחים ב-Cloud Storage ולעדכן את האפליקציה.

מה היתרונות של מעבר לגרסה החדשה של ML Kit SDK?

מעבר ל-SDK החדש יאפשר לאפליקציות שלכם ליהנות מתיקוני הבאגים ומהשיפורים האחרונים בממשקי ה-API במכשיר. לדוגמה, הנה כמה שינויים בגרסה הראשונה:

  • עכשיו אפשר להשתמש בממשקי ה-API של תוויות תמונות בהתאמה אישית ושל זיהוי אובייקטים ומעקב בהתאמה אישית כדי לשלב מודלים של סיווג תמונות בהתאמה אישית באפליקציות שלכם, וליצור חוויות משתמש אינטראקטיביות בזמן אמת.

  • נוספה תמיכה ב-Android Jetpack Lifecycle לכל ממשקי ה-API. מעכשיו אפשר להשתמש ב-addObserver כדי לנהל באופן אוטומטי את ההפעלה וההשבתה של ממשקי ML Kit API כשהאפליקציה עוברת סיבוב מסך או נסגרת על ידי המשתמש או המערכת. כך קל יותר לבצע שילוב עם CameraX.

רשימה מלאה של השינויים האחרונים זמינה בהערות לגבי הגרסה של ML Kit SDK.

אני משתמש ב-ML Kit for Firebase היום, מתי צריך לבצע את המעבר?

‫Firebase ML ייסגר ב-15 ביוני 2027.

  • צריך להעביר את ML Kit for Firebase SDK אל ML Kit SDK.

  • אם אתם משתמשים ב-Cloud APIs דרך ML Kit for Firebase SDK, אתם צריכים לעבור לשימוש ישיר ב-Cloud Vision APIs.

  • אם אתם משתמשים ב-Firebase ML Custom Model Deployment, אתם צריכים להעביר את המודלים המותאמים אישית שלכם ל-Cloud Storage.