ML Kit AutoML विज़न एज माइग्रेशन गाइड

AutoML की मदद से ट्रेन किए गए इमेज क्लासिफ़िकेशन मॉडल को कस्टम मॉडल के एपीआई में पास किया जा सकता है. आपके पास अपने ऐप्लिकेशन में मॉडल को बंडल करने या उसे कस्टम मॉडल के तौर पर Firebase कंसोल पर होस्ट करने का विकल्प है. AutoML इमेज लेबल करने वाले एपीआई को ML Kit से हटा दिया गया है, क्योंकि इसे कस्टम मॉडल इमेज लेबल करने वाले एपीआई से पूरी तरह बदल दिया गया है.

एपीआईक्या बदलाव होने वाले हैं?
AutoML Vision Edge इमेज लेबल करने वाला एपीआई इसे कस्टम मॉडल इमेज लेबलिंग एपीआई से पूरी तरह बदल दिया गया है. मौजूदा AutoML Vision Edge इमेज लेबल करने वाले एपीआई को हटा दिया गया है.

अगर आप फ़िलहाल AutoML Vision Edge API का इस्तेमाल करने वाले ML Kit के उपयोगकर्ता हैं, तो कृपया Android और iOS के लिए माइग्रेशन के निर्देशों का पालन करें.

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

यह बदलाव क्यों किया गया है?

इससे ML Kit के एपीआई को आसान बनाने और अपने ऐप्लिकेशन में ML Kit को इंटिग्रेट करने में मदद मिलती है. इस बदलाव के बाद, AutoML से ट्रेन किए गए मॉडल का इस्तेमाल, कस्टम मॉडल की तरह ही किया जा सकता है. इससे, ऑब्जेक्ट का पता लगाने और ट्रैक करने के लिए, AutoML से ट्रेन किए गए मॉडल का इस्तेमाल भी किया जा सकता है. साथ ही, फ़िलहाल, इमेज लेबल करने की सुविधा भी उपलब्ध है. इसके अलावा, कस्टम मॉडल एपीआई, मेटाडेटा में एम्बेड किए गए लेबल मैप वाले मॉडल और अलग-अलग मेनिफ़ेस्ट और लेबल फ़ाइल वाले मॉडल, दोनों के साथ काम करता है.

नए SDK टूल पर माइग्रेट करने से मुझे क्या फ़ायदे मिलेंगे?

  • नई सुविधाएं: इमेज लेबल करने और ऑब्जेक्ट का पता लगाने और ट्रैक करने, दोनों के लिए AutoML से ट्रेन किए गए मॉडल का इस्तेमाल करने की सुविधा. साथ ही, मेटाडेटा में एम्बेड किए गए लेबल मैप वाले मॉडल का इस्तेमाल करने की सुविधा.

Android के लिए माइग्रेशन गाइड

पहला चरण: Gradle इंपोर्ट अपडेट करना

नीचे दी गई टेबल के हिसाब से, अपने मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल (आम तौर पर app/build.gradle) में, ML Kit की Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी अपडेट करें:

सुविधापुरानी कलाकृतियांनया आर्टफ़ैक्ट
रिमोट मॉडल डाउनलोड किए बिना, इमेज लेबल करने की AutoML सुविधा com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
रिमोट मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा के साथ, इमेज लेबल करने वाला AutoML com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1
com.google.mlkit:linkfirebase:16.0.1 		com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
com.google.mlkit:linkfirebase:17.0.0

दूसरा चरण: क्लास के नाम अपडेट करना

अगर आपकी क्लास इस टेबल में दिखती है, तो बताए गए बदलाव करें:

पुरानी क्लासनई क्लास
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerLocalModel com.google.mlkit.common.model.LocalModel
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerRemoteModel com.google.mlkit.common.model.CustomRemoteModel
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerOptions com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions

तीसरा चरण: तरीके के नाम अपडेट करना

कोड में छोटे-मोटे बदलाव किए गए हैं:

  • LocalModel को अब मॉडल फ़ाइल के पाथ (अगर मॉडल में लेबल मैप वाला मेटाडेटा है) या मॉडल मेनिफ़ेस्ट फ़ाइल के पाथ (अगर मेनिफ़ेस्ट, मॉडल, और लेबल अलग-अलग फ़ाइलों में हैं) से शुरू किया जा सकता है.
  • Firebase कंसोल की मदद से, किसी कस्टम मॉडल को रिमोट तौर पर होस्ट किया जा सकता है. साथ ही, FirebaseModelSource की मदद से CustomRemoteModel को शुरू किया जा सकता है.

यहां Kotlin के पुराने और नए तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

पुराना

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()

नए दर्शक

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()

यहां Java के पुराने और नए तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

पुराना

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();

नए दर्शक

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();

iOS के लिए माइग्रेशन गाइड

ज़रूरी शर्तें

  • Xcode 13.2.1 या इसके बाद का वर्शन होना ज़रूरी है.

पहला चरण: Cocoapods को अपडेट करना

अपने ऐप्लिकेशन की Podfile में, ML Kit iOS cocoapods की डिपेंडेंसी अपडेट करें:

सुविधापॉड का(के) पुराना नामपॉडकास्ट के नए नाम
रिमोट मॉडल डाउनलोड किए बिना, इमेज लेबल करने की AutoML सुविधा GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
रिमोट मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा के साथ, इमेज लेबल करने वाला AutoML GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML
GoogleMLKit/LinkFirebase 		GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
GoogleMLKit/LinkFirebase

दूसरा चरण: क्लास के नाम अपडेट करना

अगर आपकी क्लास इस टेबल में दिखती है, तो बताए गए बदलाव करें:

Swift

पुरानी क्लासनई क्लास
AutoMLImageLabelerLocalModel LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel CustomRemoteModel
AutoMLImageLabelerOptions CustomImageLabelerOptions

Objective-C

पुरानी क्लासनई क्लास
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel MLKCustomRemoteModel
MLKAutoMLImageLabelerOptions MLKCustomImageLabelerOptions

Objective-C

तीसरा चरण: तरीके के नाम अपडेट करना

कोड में छोटे-मोटे बदलाव किए गए हैं:

  • LocalModel को अब मॉडल फ़ाइल के पाथ (अगर मॉडल में लेबल मैप वाला मेटाडेटा है) या मॉडल मेनिफ़ेस्ट फ़ाइल के पाथ (अगर मेनिफ़ेस्ट, मॉडल, और लेबल अलग-अलग फ़ाइलों में हैं) से शुरू किया जा सकता है.
  • Firebase कंसोल की मदद से, किसी कस्टम मॉडल को रिमोट तौर पर होस्ट किया जा सकता है. साथ ही, FirebaseModelSource की मदद से CustomRemoteModel को शुरू किया जा सकता है.

यहां Swift के पुराने और नए तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

पुराना

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

नए दर्शक

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)

यहां Objective-C के पुराने और नए तरीकों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

पुराना

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];

नए दर्शक

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];