Taşıma rehberi

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

  • Basitçe ML Kit olarak adlandırılan ve cihazdaki tüm API'leri içeren yeni bir ürün

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

Bu değişiklik, yalnızca cihaz üzerinde bir çözüme ihtiyacınız varsa ML Kit'i uygulamanıza entegre etmenizi de kolaylaştıracaktır. Bu belgede, uygulamanızı Firebase ML Kit SDK'sından yeni ML Kit SDK'sına nasıl taşıyacağınız açıklanmaktadır.

Neler değişecek?

Cihaz üzerinde API'ler

Aşağıdaki API'ler, yeni bağımsız ML Kiti 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'si

Firebase için ML Kit SDK'sındaki mevcut cihaz üzerinde temel API'ler kullanımdan kaldırıldı ve artık güncelleme almayacak.

Şu anda uygulamanızda bu API'leri kullanıyorsanız lütfen Android için ML Kiti taşıma kılavuzundaki ve iOS için ML Kiti taşıma rehberindeki talimatları uygulayarak yeni ML Kit SDK'sına geçiş yapın.

Özel model API'leri

Firebase'de barındırılan modelleri indirmek için özel model indirme aracı, Firebase ML SDK'sı üzerinden sunulmaya devam etmektedir. SDK, mevcut en son modeli getirir ve çıkarım için bu modeli ayrı TensorFlow Lite çalışma zamanına iletir.

Firebase için ML Kit'teki mevcut özel model yorumlayıcının desteği sonlandırıldı ve artık güncelleme almayacak. Çıkarım için doğrudan TensorFlow Lite çalışma zamanını kullanmanızı öneririz. Alternatif olarak, yalnızca görüntü etiketleme, nesne algılama ve izleme API'leri için özel modelleri kullanmak istiyorsanız artık doğrudan ML Kiti'nde bu API'lerdeki özel modelleri kullanabilirsiniz.

Ayrıntılı talimatlar için Android ve iOS taşıma kılavuzlarına göz atın.

Neler değişmedi?

Bulut tabanlı API'ler ve hizmetler, Firebase ML ile sağlanmaya devam edecektir:

  • Bulut tabanlı görüntü etiketleme, metin tanıma ve önemli nokta tanıma API'leri hâlâ Firebase ML SDK'sından kullanılabilir.

  • Firebase ML, Model dağıtım olanağı sunmaya da devam ediyor.

Sık sorulan sorular

Bu değişiklik neden yapıldı?

Bu değişikliği, ürünün hangi çözümleri sunduğunu netleştirmek için yapıyoruz. Bu değişiklikle birlikte yeni ML Kit SDK'sı, tüm veri işlemenin cihazda gerçekleştiği cihaz üzerinde makine öğrenimine tamamen odaklanıyor ve geliştiricilerin ücretsiz olarak kullanımına sunuluyor. Önceden Firebase ML Kit'in bir parçası olan bulut hizmetleri, Firebase ML aracılığıyla kullanılabilir durumda olmaya devam ediyor. Bu hizmetleri ML Kit API'leriyle paralel olarak kullanmaya devam edebilirsiniz.

Yeni ML Kit SDK'sı, cihaz üzerindeki API'lerde geliştiricilerin ML Kit'i uygulamalarına entegre etmesini kolaylaştırır. Bundan sonra sadece uygulamanın projesine bağımlılıklar eklemeniz ve ardından API'yi kullanmaya başlamanız yeterlidir. Yalnızca cihaz üzerindeki API'leri kullanmak için Firebase projesi oluşturmaya gerek yoktur.

Firebase tarafından barındırılan modellerime ne olur?

Firebase Makine Öğrenimi, modellerinizi önceden olduğu gibi sunmaya devam edecektir. Bu işlev değişmiyor. Aşağıda birkaç iyileştirme sunulmuştur:

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

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

Yeni ML Kit SDK'sına geçmek bana ne gibi avantajlar sağlar?

Yeni SDK'ya geçiş yapmak, uygulamalarınızın cihaz üzerindeki API'lerdeki en son hata düzeltmelerinden ve iyileştirmelerden yararlanmasını sağlar. Örneğin, ilk sürümdeki birkaç değişikliği burada görebilirsiniz:

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

  • Tüm API'lere Android Jetpack Yaşam Döngüsü desteği eklenmiştir. Artık uygulama kullanıcı / sistem tarafından ekran rotasyonundan veya kapatma aşamasından geçerken ML Kiti API'lerinin başlatılmasını ve kullanımdan kaldırılmasını otomatik olarak yönetmek için addObserver kullanabilirsiniz. Bu, CameraX ile entegrasyonu kolaylaştırır.

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

Bugün Firebase için ML Kit'i kullanıyorum. Ne zaman geçiş yapmam gerekir?

Bu, şu anda uygulamanızda hangi Firebase API'leri için ML Kiti'ni kullandığınıza bağlıdır.

  • Firebase için ML Kiti'ndeki cihaz üzerinde temel API'ler, öngörülebilir gelecekte çalışmaya devam edecektir. Ancak yeni ML Kit SDK'sına geçişi geciktirdiğinizde yeni özellik ve güncellemelerden yararlanamazsınız. Ayrıca, uygulamanızdaki diğer bileşenleri güncellediğinizde bağımlılık çakışmalarıyla karşılaşabilirsiniz. Diğer bağımlılıklarınızdan bazıları (doğrudan veya dolaylı), eski Firebase ML Kit SDK'sının beklediğinden daha yeni olduğunda bu durumla karşılaşabilirsiniz. Bunun gerçekleşebileceği kitaplıklara örnek olarak OkHttp ve firebase-common verilebilir.

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

  • Özel Model Dağıtımı'nı kullanıyorsanız çıkarımları doğrudan TensorFlow Lite çalışma zamanında çalıştırmanızı sağlayan en yeni sürüme yükseltmenizi öneririz.