Google lahutab ML Kit'i seadmesisesed API-d Firebase'ist

Google kasutab tehisintellekti laialdaselt, et pakkuda väga kontekstuaalseid ja täpseid veebi- ja pildiotsingu tulemusi. Lisaks otsingule veebiplatvormil pakuvad Google'i masinõppemudelid Android-telefonides ka mitmesuguseid AI-rakendusi, alates visuaalsest otsingust Google Lens juurde arvutuslik fotograafia mille poolest Pixeli seadmed kuulsad on. Lisaks oma rakendustele võimaldab Google ka kolmandatest osapooltest arendajatel integreerida masinõppe funktsioone oma rakendustesse sujuvalt ML Kit, SDK (tarkvaraarenduskomplekt), mis on osa Firebase'ist – selle veebipõhise halduse ja analüüsi juhtpaneeli mobiilseadmete jaoks arengut. Tänase seisuga teatab Google ML-komplekti olulisest muudatusest ja muudab seadmesisesed API-d Firebase'ist sõltumatuks.

ML Kit kuulutati välja Google I/O 2018. aastal et lihtsustada masinõppe funktsioonide lisamist rakendustele. Käivitamise ajal koosnes ML Kit tekstituvastusest, näotuvastusest, vöötkoodi skannimisest, piltide märgistamisest ja maamärkide tuvastamise API-dest. sisse 2019. aasta aprillis tutvustas Google arendajatele mõeldud SDK-s oma esimesi loomuliku keele töötlemise (NLP) API-sid nutika vastuse ja keele kujul Identifitseerimine. Kuu aega hiljem, st Google I/O 2019,

Google tutvustas kolme uut ML API-d seadmesiseseks tõlkimiseks, objektide tuvastamiseks ja jälgimiseks ning AutoML Vision Edge API konkreetsete objektide, nagu lilled või toit, tuvastamiseks visuaalse otsingu abil.

ML Kit sisaldab nii seadmesiseseid kui ka pilvepõhiseid API-sid. Nagu arvata võis, töötlevad seadmesisesed API-d andmeid, kasutades seadmesse salvestatud masinõppemudeleid ise, samal ajal kui pilvepõhised API-d saadavad andmeid Google'i pilveplatvormil hostitud masinõppemudelitele ja saavad lahendatud andmeid Interneti kaudu ühendus. Kuna seadmesisesed API-d töötavad ilma Internetita, saavad need teavet kiiremini sõeluda ja on turvalisemad kui nende pilvepõhised kolleegid. Seadmesiseseid masinõppe API-sid saab riistvaraliselt kiirendada ka Android-seadmetes, milles töötab Android Oreo 8.1 või uuem versioon ja jooksevad välja Google'i närvivõrkude API-st (NNAPI) koos spetsiaalsete arvutusplokkide või NPU-dega, mis leidub uusimates kiibikomplektides alates Qualcomm, MediaTek, HiSilicon jne.

Google postitas hiljuti a ajaveebi postitus teatades, et ML Kit'i seadmesisesed API-d on nüüd saadaval sõltumatu SDK osana. See tähendab seadmesiseseid API-sid ML Kitis – sealhulgas tekstituvastust, vöötkoodi skannimist, näotuvastust, kujutiste märgistamist, objektide tuvastamist ja jälgimine, keeletuvastus, nutikas vastus ja seadmesisene tõlge – on saadaval eraldi SDK all, millele pääseb juurde ilma Firebase. Google soovitab aga Firebase'is kasutada ML Kit SDK-d olemasolevad projektid üle viia uuele eraldiseisvale SDK-le. Uus mikrosait on käivitatud koos kõigi ML Kitiga seotud ressurssidega.

Lisaks uuele SDK-le on Google teatanud mõnedest muudatustest, mis muudavad arendajatel masinõppemudelite oma rakendustesse integreerimise lihtsamaks. Esiteks tarnitakse näotuvastuse/kontuurimudelit nüüd Google Play teenuste osana, nii et arendajad ei pea oma rakenduste jaoks API-d ja mudelit eraldi kloonima. See võimaldab rakenduse paketi väiksemat suurust ja mudelit teistes rakendustes sujuvamalt uuesti kasutada.

Teiseks on Google lisanud Android Jetpacki elutsükkel tugi kõigile API-dele. See aitab hallata API-de kasutamist, kui rakendus läbib ekraani pööramise või kasutaja selle sulgeb. Lisaks hõlbustab see ka hõlpsat integreerimist CameraX Jetpacki raamatukogu rakendustes, mis kasutavad ML-komplekti.

Kolmandaks on Google teatanud varajase juurdepääsu programm et arendajad saaksid enne ülejäänud juurdepääsu tulevastele API-dele ja funktsioonidele. Ettevõte lisab nüüd ML-komplekti kaks uut API-d, et valitud arendajad saaksid neid eelvaadata ja tagasisidet jagada. Need API-d hõlmavad järgmist:

• Olemi ekstraheerimine tuvastada tekstis selliseid asju nagu telefoninumbrid, aadressid, maksenumbrid, jälgimisnumbrid ning kuupäev ja kellaaeg ning
• Poosi tuvastamine 33 luustikupunkti, sealhulgas käte ja jalgade madala latentsusajaga tuvastamiseks

Lõpuks lubab Google nüüd arendajatel asendada olemasolevad pildimärgistuse ning objektide tuvastamise ja jälgimise API-d ML Kitist kohandatud masinõppemudelitega TensorFlow Lite. Ettevõte teatab peagi rohkem üksikasju TensorFlow Lite'i mudelite leidmise või kloonimise kohta ja nende koolitamise kohta ML Kit või Android Studio uute ML-i integratsioonifunktsioonide abil.