ML Kit pour Firebase
Exploitez le machine learning dans vos applications pour résoudre des problèmes concrets.
ML Kit est un SDK mobile qui intègre l'expertise de Google en matière de machine learning dans les applications Android et iOS par le biais d'un package puissant et simple d'utilisation. Que vous soyez débutant ou expérimenté en machine learning, vous pouvez implémenter la fonctionnalité dont vous avez besoin en quelques lignes de code. Vous n'avez pas besoin d'avoir une connaissance approfondie des réseaux neuronaux ou de l'optimisation des modèles pour commencer. En revanche, si vous êtes un développeur ML expérimenté, ML Kit fournit des API pratiques qui vous aident à utiliser vos modèles TensorFlow Lite personnalisés dans vos applications mobiles.
Capacités clés
| Prêt pour la production pour les cas d'utilisation courants |
ML Kit est fourni avec un ensemble d'API prêtes à l'emploi pour les cas d'utilisation mobiles courants : reconnaissance de texte, détection de visages, identification de points de repère, lecture de codes-barres, étiquetage d'images et identification de la langue d'un texte. Il vous suffit de transmettre des données à la bibliothèque ML Kit pour obtenir les informations dont vous avez besoin. |
| Sur l'appareil ou dans le cloud |
La sélection d'API de ML Kit s'exécute sur l'appareil ou dans le cloud. Nos API sur l'appareil peuvent traiter vos données rapidement et fonctionner même en l'absence de connexion réseau. Nos API basées sur le cloud, en revanche, exploitent la puissance de la technologie de machine learning de Google Cloud pour vous offrir un niveau de précision encore plus élevé. |
| Déployer des modèles personnalisés |
Si les API de ML Kit ne couvrent pas vos cas d'utilisation, vous pouvez toujours apporter vos propres modèles TensorFlow Lite existants. Il vous suffit d'importer votre modèle dans Firebase. Nous nous chargeons de l'héberger et de le diffuser dans votre application. ML Kit fait office de couche API pour votre modèle personnalisé, ce qui facilite son exécution et son utilisation. |
Fonctionnement
ML Kit permet d'appliquer facilement des techniques de machine learning à vos applications en rassemblant dans un seul SDK les technologies de machine learning de Google, telles que l'API Google Cloud Vision, TensorFlow Lite et l'API Android Neural Networks. Que vous ayez besoin de la puissance du traitement basé sur le cloud, des capacités en temps réel des modèles sur l'appareil optimisés pour le mobile ou de la flexibilité des modèles TensorFlow Lite personnalisés, ML Kit vous permet de le faire en quelques lignes de code.
Quelles fonctionnalités sont disponibles sur l'appareil ou dans le cloud ?
Chemin d'accès de l'exécution
| Intégrer le SDK | Incluez rapidement le SDK à l'aide de Gradle ou de Swift Package Manager. | |
| Préparer les données d'entrée | Par exemple, si vous utilisez une fonctionnalité de vision, capturez une image à partir de la caméra et générez les métadonnées nécessaires, telles que la rotation de l'image, ou invitez l'utilisateur à sélectionner une photo dans sa galerie. | |
| Appliquer le modèle de ML à vos données | En appliquant le modèle de ML à vos données, vous générez des insights tels que l'état émotionnel des visages détectés ou les objets et concepts reconnus dans l'image, selon la fonctionnalité que vous avez utilisée. Utilisez ces insights pour alimenter les fonctionnalités de votre application, comme l'embellissement de photos, la génération automatique de métadonnées ou tout ce que vous pouvez imaginer. |
Étapes suivantes
- Découvrez les API prêtes à l'emploi : reconnaissance de texte, détection de visages, lecture de codes-barres, étiquetage d'images, détection et suivi d'objets, reconnaissance de points de repère, Réponse suggérée, traduction et identification des langues.
- Entraînez votre propre modèle d'étiquetage d'images avec AutoML Vision Edge.
- Découvrez comment utiliser des modèles personnalisés optimisés pour les mobiles dans votre application.