Hướng dẫn di chuyển

Vào ngày 3 tháng 6 năm 2020, chúng tôi đã thực hiện một số thay đổi đối với Bộ công cụ học máy cho Firebase để phân biệt rõ hơn API trên thiết bị với API trên đám mây. Tập hợp API hiện tại được chia thành 2 sản phẩm sau:

Thay đổi này cũng sẽ giúp bạn dễ dàng tích hợp Bộ công cụ học máy vào ứng dụng của mình hơn nếu bạn chỉ cần một giải pháp trên thiết bị. Tài liệu này giải thích cách di chuyển ứng dụng của bạn từ SDK Bộ công cụ học máy Firebase sang SDK bộ công cụ học máy mới.

Điều gì sẽ thay đổi?

API cơ sở trên thiết bị

Các API sau đây đã chuyển sang SDK bộ công cụ học máy độc lập mới.

  • Quét mã vạch
  • Phát hiện khuôn mặt
  • Gắn nhãn hình ảnh
  • Phát hiện và theo dõi đối tượng
  • Nhận dạng văn bản
  • Mã ngôn ngữ
  • Trả lời thông minh
  • Dịch chuyển
  • API dự đoán AutoML Vision Edge

Các API cơ sở trên thiết bị hiện có trong SDK Bộ công cụ học máy cho Firebase không được dùng nữa và sẽ không nhận được bản cập nhật nữa.

Nếu bạn hiện đang sử dụng các API này trong ứng dụng, vui lòng chuyển sang SDK Bộ công cụ học máy mới bằng cách làm theo Hướng dẫn di chuyển Bộ công cụ học máy cho Android và hướng dẫn di chuyển Bộ công cụ học máy cho iOS.

API mô hình tuỳ chỉnh

Để tải các mô hình xuống được lưu trữ trong Firebase, trình tải mô hình tuỳ chỉnh xuống sẽ tiếp tục được cung cấp thông qua SDK học máy Firebase. SDK tìm nạp mô hình mới nhất hiện có và truyền mô hình đó đến thời gian chạy TensorFlow Lite riêng biệt để dự đoán.

Trình thông dịch mô hình tuỳ chỉnh hiện có trong SDK Bộ công cụ học máy cho Firebase không được dùng nữa và sẽ không nhận được nội dung cập nhật nữa. Bạn nên sử dụng trực tiếp môi trường thời gian chạy TensorFlow Lite để dự đoán. Ngoài ra, nếu chỉ muốn sử dụng mô hình tuỳ chỉnh để gắn nhãn hình ảnh, phát hiện đối tượng và API theo dõi, thì giờ đây, bạn có thể sử dụng trực tiếp mô hình tuỳ chỉnh trong các API này trong Bộ công cụ học máy.

Xem hướng dẫn di chuyển cho Android và iOS để biết hướng dẫn chi tiết.

Điều gì không thay đổi?

Các API và dịch vụ dựa trên đám mây sẽ tiếp tục được cung cấp bằng công nghệ Học máy Firebase:

  • Các API gắn nhãn hình ảnh trên đám mây, nhận dạng văn bản và nhận dạng điểm mốc vẫn hoạt động trong SDK Học máy Firebase.

  • Firebase ML cũng tiếp tục cung cấp tính năng Triển khai mô hình

Câu hỏi thường gặp

Tại sao có thay đổi này?

Chúng tôi thay đổi như vậy để làm rõ những giải pháp mà sản phẩm này đang cung cấp. Với thay đổi này, SDK Bộ công cụ học máy mới hoàn toàn tập trung vào công nghệ học máy trên thiết bị, trong đó tất cả quá trình xử lý dữ liệu đều diễn ra trên thiết bị và được cung cấp miễn phí cho nhà phát triển. Các dịch vụ đám mây từng nằm trong Bộ công cụ học máy của Firebase trước đây vẫn được cung cấp thông qua công cụ học máy của Firebase. Bạn vẫn có thể sử dụng những dịch vụ này song song với các API của Bộ công cụ học máy.

Đối với API trên thiết bị, SDK bộ công cụ học máy mới giúp các nhà phát triển tích hợp Bộ công cụ học máy vào ứng dụng của họ dễ dàng hơn. Từ giờ trở đi, bạn chỉ cần thêm phần phụ thuộc vào dự án của ứng dụng rồi bắt đầu sử dụng API. Bạn không cần phải thiết lập một dự án Firebase chỉ để sử dụng API trên thiết bị.

Điều gì sẽ xảy ra với các mô hình được lưu trữ bằng Firebase?

Công nghệ học máy của Firebase sẽ tiếp tục phân phát các mô hình của bạn như trước đây. Chức năng đó không thay đổi. Dưới đây là một vài điểm cải tiến:

  • Giờ đây, bạn có thể triển khai mô hình của mình cho Firebase theo phương thức lập trình bằng Python hoặc SDK nút.

  • Giờ đây, bạn có thể sử dụng SDK máy học Firebase cùng với thời gian chạy TensorFlow Lite. SDK Firebase tải mô hình xuống thiết bị và thời gian chạy TensorFlow Lite thực hiện việc dự đoán. Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng chọn phiên bản thời gian chạy mà mình muốn, bao gồm cả một bản dựng tuỳ chỉnh.

Tôi nhận được những lợi ích gì khi chuyển sang SDK bộ công cụ học máy mới?

Việc di chuyển sang SDK mới sẽ đảm bảo các ứng dụng của bạn được hưởng lợi từ các bản sửa lỗi và điểm cải tiến mới nhất cho API trên thiết bị. Ví dụ: dưới đây là một số thay đổi trong bản phát hành đầu tiên:

  • Giờ đây, bạn có thể sử dụng các API gắn nhãn hình ảnh tuỳ chỉnh và phát hiện và theo dõi đối tượng tuỳ chỉnh mới để dễ dàng tích hợp các mô hình phân loại hình ảnh tuỳ chỉnh vào ứng dụng và xây dựng trải nghiệm người dùng tương tác theo thời gian thực.

  • Hỗ trợ Vòng đời Android Jetpack được thêm vào tất cả các API. Giờ đây, bạn có thể sử dụng addObserver để tự động quản lý việc khởi tạo và chia nhỏ các API Bộ công cụ học máy khi ứng dụng trải qua thao tác xoay hoặc đóng màn hình của người dùng / hệ thống. Điều này giúp việc tích hợp với CameraX dễ dàng hơn.

Bạn có thể xem danh sách đầy đủ các thay đổi mới nhất trong ghi chú phát hành SDK của bộ công cụ học máy.

Hiện tôi đang sử dụng Bộ công cụ học máy cho Firebase, vậy khi nào tôi cần chuyển sang?

Điều này phụ thuộc vào các API của Bộ công cụ học máy cho Firebase mà bạn đang sử dụng trong ứng dụng của mình.

  • API cơ sở trên thiết bị trong SDK Bộ công cụ học máy cho Firebase sẽ tiếp tục hoạt động trong tương lai gần. Tuy nhiên, nếu trì hoãn việc chuyển sang SDK Bộ công cụ học máy mới, bạn sẽ không được hưởng lợi từ các tính năng và bản cập nhật mới. Ngoài ra, sau khi cập nhật các thành phần khác trong ứng dụng, bạn có thể gặp rủi ro gặp phải xung đột phần phụ thuộc. Điều này có thể xảy ra khi một số phần phụ thuộc khác (trực tiếp hoặc gián tiếp) của bạn mới hơn những phần phụ thuộc mà SDK Bộ công cụ học máy cũ cho Firebase dự kiến. Ví dụ về các thư viện có thể xảy ra là OkHttp và firebase-common.

  • Nếu đang sử dụng API đám mây thông qua SDK Bộ công cụ học máy cho Firebase, thì bạn không cần thay đổi vào lúc này.

  • Nếu đang dùng tính năng Triển khai mô hình tuỳ chỉnh, bạn nên nâng cấp lên phiên bản mới nhất để cho phép chạy các thông tin dự đoán trực tiếp trên thời gian chạy TensorFlow Lite.