دليل نقل البيانات الخاصة بـ ML Kit AutoML Vision Edge

يمكنك تمرير نموذج تصنيف الصور الذي تم تدريبه باستخدام "الذكاء الاصطناعي التلقائي" إلى واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالنموذج المخصّص. يمكنك مواصلة تجميع النموذج داخل تطبيقك أو استضافته في وحدة تحكُّم Firebase كنموذج مخصّص. تم إزالة واجهة برمجة التطبيقات AutoML image labeling API من ML Kit لأنّها تم استبدالها بالكامل بواجهة برمجة التطبيقات Custom Model Image Labeling API.

إذا كنت حاليًا من مستخدمي حزمة "تعلُّم الآلة" باستخدام AutoML Vision Edge API، يُرجى اتّباع تعليمات نقل البيانات لنظامَي التشغيل Android وiOS.

الأسئلة الشائعة

ما هي أسباب هذا التغيير؟

ويساعد هذا التغيير في تبسيط واجهات برمجة تطبيقات ML Kit وتسهيل دمج ML Kit في تطبيقك. وبفضل هذا التغيير، يمكنك استخدام نموذج تم تدريبه باستخدام AutoML بالطريقة نفسها تمامًا التي تستخدمها مع النموذج المخصّص. ويتيح لك أيضًا استخدام النماذج المدربة باستخدام "تعلُّم الآلة التلقائي" لرصد الأجسام وتتبُّعها، بالإضافة إلى ميزة "تصنيف الصور" التي لدينا حاليًا. بالإضافة إلى ذلك، تتيح واجهة برمجة التطبيقات للنموذج المخصّص كلاً من النماذج التي تحتوي على ملف فهرس علامات مضمّن في البيانات الوصفية، والنماذج التي تحتوي على ملف بيان منفصل وملف فهرس علامات.

ما هي المزايا التي أحصل عليها من نقل البيانات إلى حزمة SDK الجديدة؟

• الميزات الجديدة: إمكانية استخدام النماذج المدربة باستخدام AutoML لكلّ من تصنيف الصور ورصد الأجسام وتتبُّعها، وإمكانية استخدام النماذج التي تتضمّن خريطة التصنيف المضمّنة في البيانات الوصفية

دليل نقل البيانات على Android

الخطوة 1: تعديل عمليات استيراد Gradle

عدِّل الملحقات لمكتبات ML Kit لنظام التشغيل Android في ملف Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق) (عادةً app/build.gradle) وفقًا للجدول التالي:

الخطوة 2: تعديل أسماء الصفوف

إذا ظهرت صفتك في هذا الجدول، عليك إجراء التغيير المُشار إليه:

الخطوة 3: تعديل أسماء الطرق

هناك تغييرات بسيطة على الرمز:

• يمكن الآن إعداد LocalModel باستخدام مسار ملف النموذج (إذا كان النموذج يحتوي على بيانات وصفية تحتوي على خريطة التصنيفات) أو مسار ملف بيان النموذج (إذا كان البيان والنموذج والتصنيفات في ملفات منفصلة).
• يمكنك استضافة نموذج مخصّص عن بُعد من خلال "وحدة تحكّم Firebase" وبدء CustomRemoteModel باستخدام FirebaseModelSource.

في ما يلي بعض الأمثلة على طرق Kotlin القديمة والجديدة:

val localModel = AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
    .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
    // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file)
    .build()

val optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.5f)
    .build()

val remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("automl_remote_model")
    .build()

val optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
    .build()

val localModel = LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute file path to manifest file)
    .build()

val optionsWithLocalModel = CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.5f)
    .build()

val firebaseModelSource = FirebaseModelSource.Builder("automl_remote_model")
    .build()
val remoteModel = CustomRemoteModel.Builder(firebaseModelSource).build()
val optionsWithRemoteModel = CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
    .build()

في ما يلي بعض الأمثلة على طرق Java القديمة والجديدة:

AutoMLImageLabelerLocalModel localModel =
    new AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file)
        .build();
AutoMLImageLabelerOptions optionsWithLocalModel =
    new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        .setConfidenceThreshold(0.5f)
        .build();
AutoMLImageLabelerRemoteModel remoteModel =
    new AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("automl_remote_model").build();
AutoMLImageLabelerOptions optionsWithRemoteModel =
    new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
        .build();

LocalModel localModel =
    new LocalModel.Builder()
        .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute file path to manifest file)
        .build()
CustomImageLabelerOptions optionsWithLocalModel =
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        .setConfidenceThreshold(0.5f)
        .build();
FirebaseModelSource firebaseModelSource =
    new FirebaseModelSource.Builder("automl_remote_model").build();
CustomRemoteModel remoteModel =
    new CustomRemoteModel.Builder(firebaseModelSource).build();
CustomImageLabelerOptions optionsWithRemoteModel =
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel).build();

دليل نقل البيانات لأجهزة iOS

المتطلبات الأساسية

• يجب توفُّر الإصدار 13.2.1 من Xcode أو إصدار أحدث.

الخطوة 1: تحديث Cocoapods

عدِّل التبعيات لواجهة برمجة التطبيقات ML Kit iOS cocoapods في ملف Podfile الخاص بتطبيقك:

الخطوة 2: تعديل أسماء الصفوف

إذا ظهرت صفتك في هذا الجدول، عليك إجراء التغيير المُشار إليه:

let localModel =
    AutoMLImageLabelerLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel)
let remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel(name: "automl_remote_model")
let optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)

guard let localModel = LocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json") else { return }
let optionsWithLocalModel = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
let firebaseModelSource = FirebaseModelSource(name: "automl_remote_model")
let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: firebaseModelSource)
let optionsWithRemoteModel = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)

MLKAutoMLImageLabelerLocalModel *localModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerLocalModel alloc]
        initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKAutoMLImageLabelerOptions *optionsWithLocalModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel alloc]
        initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKAutoMLImageLabelerOptions *optionsWithRemoteModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];

MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc] initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKCustomImageLabelerOptions *optionsWithLocalModel =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource =
    [[MLKFirebaseModelSource alloc] initWithName:@"automl_remote_model"];
MLKCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKCustomRemoteModel alloc] initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];
MLKCustomImageLabelerOptions *optionsWithRemoteModel =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];