Taşıma rehberi

Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

3 Haziran 2020'de, cihaz içi API'leri bulut tabanlı API'lerden daha iyi ayırt etmek amacıyla Firebase için ML Kit'te bazı değişiklikler yaptık. Mevcut API kümesi artık aşağıdaki iki ürüne ayrılmıştır:

  • ML Kit adı verilen ve cihazdaki tüm API'leri içerecek yeni bir ürün

  • Bulut tabanlı API'ler ve özel model dağıtımına odaklanan Firebase Makine Öğrenimi.

Yalnızca cihaz üzerinde bir çözüme ihtiyacınız varsa bu değişiklik, ML Kit'i uygulamanıza entegre etmenizi de kolaylaştırır. Bu dokümanda, uygulamanızı Firebase ML Kit SDK'sından yeni ML Kit SDK'sına nasıl taşıyacağınız açıklanmaktadır.

Neler değişecek?

Cihaz üzerinde temel API'ler

Aşağıdaki API'ler, yeni bağımsız ML Kit SDK'sına taşındı.

  • Barkod tarama
  • Yüz algılama
  • Resim etiketleme
  • Nesne algılama ve izleme
  • Metin tanıma
  • Dil Kimliği
  • Akıllı yanıt
  • Çevir
  • AutoML Vision Edge çıkarım API'sı

Firebase için ML Kit'teki mevcut cihaz tabanlı API'ler kullanımdan kaldırılır ve artık güncelleme almaz.

Bugün bu API'leri uygulamanızda kullanıyorsanız Android için ML Kit taşıma rehberini ve iOS için ML Kit taşıma rehberini uygulayarak yeni ML Kit SDK'sına geçin.

Özel model API'leri

Firebase'de barındırılan modelleri indirmek için özel model indirme aracı Firebase ML SDK aracılığıyla sunulmaya devam eder. SDK, mevcut en yeni modeli getirir ve çıkarım için ayrı bir TensorFlow Lite çalışma zamanına iletir.

Firebase SDK'sı için ML Kit'teki mevcut özel model çevirmeni kullanımdan kaldırıldı ve artık güncelleme almayacak. Çıkarım için doğrudan TensorFlow Lite çalışma zamanını kullanmanızı öneririz. Alternatif olarak, görüntü etiketleme, nesne algılama ve izleme API'leri için yalnızca özel modelleri kullanmak istiyorsanız artık doğrudan API Kiti'nde bu API'lerde özel modeller kullanabilirsiniz.

Ayrıntılı talimatlar için Android ve iOS'e taşıma rehberlerini inceleyin.

Neler değişmedi?

Firebase ML ile bulut tabanlı API'ler ve hizmetler sunulmaya devam edecek:

  • Bulut tabanlı görüntü etiketleme, metin tanıma ve önemli nokta tanıma API'lerini Firebase ML SDK'da kullanmaya devam edebilirsiniz.

  • Firebase ML, Model dağıtımı da sunmaya devam ediyor

Sık sorulan sorular

Bu değişiklik neden yapılıyor?

Bu değişikliği, ürünün hangi çözümleri sunduğunu netleştirmek için yapıyoruz. Bu değişiklikle birlikte yeni ML Kit SDK'sı, tüm veri işlemenin cihaz üzerinde gerçekleştiği ve geliştiricilerin ücretsiz olarak kullanabildiği cihaz üzerinde makine öğrenimine tamamen odaklanmıştır. Firebase ML Kit'in bir parçası olan bulut hizmetleri, Firebase ML aracılığıyla kullanılabilir olmaya devam eder ve bunları, ML Kit API'leri ile eş zamanlı olarak kullanmaya devam edebilirsiniz.

Cihaz üzerinde API'ler için yeni ML Kit SDK'sı, geliştiricilerin uygulamalarına ML Kit'i entegre etmesini kolaylaştırır. Bunun ardından yalnızca uygulamanın projesine bağımlıları eklemeniz ve ardından API'yi kullanmaya başlamanız gerekir. Yalnızca cihaz üzerinde API'ler kullanmak için Firebase projesi oluşturmanıza gerek yoktur.

Firebase'de barındırılan modellerime ne olur?

Firebase Makine Öğrenimi, modellerinizi eskisi gibi sunmaya devam eder. Bu işlev değişmiyor. Birkaç iyileştirme:

  • Artık Python veya Node SDK'larını kullanarak modellerinizi Firebase'e programatik olarak dağıtabilirsiniz.

  • Artık Firebase ML SDK'yı TensorFlow Lite çalışma zamanıyla birlikte kullanabilirsiniz. Firebase SDK'sı modeli cihaza indirir ve TensorFlow Lite çalışma zamanı, sonucu belirler. Bu sayede, özel bir derleme dahil olmak üzere tercih ettiğiniz çalışma zamanı sürümünü kolayca seçebilirsiniz.

Yeni ML Kit SDK'ya geçmenin bana ne gibi avantajları var?

Yeni SDK'ya geçmek, uygulamalarınızın en son hata düzeltmelerinden ve cihaz üzerindeki API'lerde yapılan iyileştirmelerden yararlanmasını sağlar. Örneğin, ilk sürümdeki değişikliklerin birkaçını burada görebilirsiniz:

  • Artık uygulamalarınıza özel görüntü sınıflandırma modellerini kolayca entegre etmek ve gerçek zamanlı, etkileşimli kullanıcı deneyimleri oluşturmak için özel görüntü etiketleme ve özel nesne algılama ve izleme API'lerini kullanabilirsiniz.

  • Android Jetpack Lifecycle desteği tüm API'lere eklenir. Artık addObserver uygulamasını kullanarak uygulama, kullanıcı tarafından/sistem tarafından ekran döndürme veya kapatma sürecinden geçerken ML Kit API'lerinin başlatılmasını ve sökülmesini otomatik olarak yönetebilirsiniz. Bu, CameraX ile entegrasyonu kolaylaştırır.

En son değişikliklerin tam listesini ML Kit SDK sürüm notlarında bulabilirsiniz.

Bugün Firebase için ML Kit kullanıyorum. Ne zaman geçiş yapmam gerekiyor?

Bu, uygulamanızda şu anda Firebase API'leri için kullandığınız ML Kiti'ne bağlıdır.

  • Firebase SDK'sı için ML Kit'teki cihazdaki temel API'ler, tahmin edilebilir gelecek için çalışmaya devam edecektir. Ancak, yeni ML Kit SDK'sına geçişi geciktirdiğinizde yeni özelliklerden ve güncellemelerden yararlanamazsınız. Ayrıca, uygulamanızdaki diğer bileşenleri güncellediğinizde bağımlılık çakışmalarıyla karşılaşabilirsiniz. Bu durum, diğer bağımlılarınızdan bazıları (doğrudan veya dolaylı) Firebase SDK'sı için eski ML Kit'in beklediğinden daha yeni olduğunda ortaya çıkabilir. Bu durumun meydana gelebileceği kitaplıklara örnek olarak OkHttp ve firebase-common.

  • Firebase SDK'sı SDK'sı aracılığıyla Cloud API'lerini kullanıyorsanız şu anda herhangi bir değişiklik yapmanız gerekmez.

  • Özel Model Dağıtımı kullanıyorsanız çıkarımların doğrudan TensorFlow Lite çalışma zamanında çalıştırılmasına olanak tanıyan en son sürüme geçmenizi öneririz.