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Adicionar a classificação de texto no dispositivo ao app com o TensorFlow Lite e o Firebase - Codelab para iOS

1. Visão geral

classificação_resultado_tela.png

Este é o codelab "Classificação de texto com o TensorFlow Lite e o Firebase". Neste codelab, você aprenderá a usar o TensorFlow Lite e o Firebase para treinar e implantar um modelo de classificação de texto no seu app. O codelab é baseado neste exemplo do TensorFlow Lite.

A classificação de texto é o processo de atribuição de tags ou categorias ao texto de acordo com o conteúdo. Essa é uma das tarefas fundamentais do processamento de linguagem natural (PLN) com aplicações amplas, como análise de sentimento, identificação de tópicos, detecção de spam e detecção de intents.

A análise de sentimento é a interpretação e classificação de emoções (positivas, negativas e neutras) nos dados de texto usando técnicas de análise de texto. A análise de sentimento permite que as empresas identifiquem o sentimento dos clientes em relação a produtos, marcas ou serviços em conversas on-line e feedback.

Neste tutorial, mostramos como criar um modelo de machine learning para análise de sentimento, principalmente ao classificar um texto como positivo ou negativo. Esse é um exemplo de classificação binária (ou de duas classes), um tipo importante e amplamente aplicável de problema de machine learning.

Conteúdo

Treinar um modelo de análise de sentimento do TF Lite com o TF Lite Model Maker
Implante modelos do TF Lite no Firebase ML e acesse-os pelo app
Acompanhar o feedback dos usuários para medir a precisão do modelo com o Firebase Analytics
Gerar um perfil do desempenho do modelo por meio do Monitoramento de desempenho do Firebase
Selecione qual dos vários modelos implantados é carregado pela Configuração remota
Teste modelos diferentes com o Teste A/B do Firebase

Pré-requisitos

Xcode 11 (ou versão mais recente)
CocoaPods 1.9.1 (ou versão mais recente)

Como você usará este tutorial?

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2. Criar projeto do console do Firebase

Adicionar o Firebase ao projeto

Acesse o Console do Firebase.
Selecione Criar novo projeto e dê o nome "Firebase ML iOS Codelab".

3. Acessar o projeto de amostra

Faça o download do código

Comece clonando o projeto de exemplo e executando pod update no diretório do projeto:

git clone https://github.com/FirebaseExtended/codelab-textclassification-ios.git
cd codelab-textclassification-ios
pod install --repo-update

Se você não tiver o git instalado, faça o download do projeto de exemplo na página do GitHub ou clique neste link (link em inglês). Depois de fazer o download do projeto, execute-o no Xcode e teste a classificação de texto para ter uma ideia de como ele funciona.

Configurar o Firebase

Siga a documentação para criar um novo projeto do Firebase. Depois de criar seu projeto, faça o download do arquivo GoogleService-Info.plist dele no Console do Firebase e arraste-o para a raiz do projeto Xcode.

Adicione o Firebase ao seu Podfile e execute a instalação do pod.

pod 'FirebaseMLModelDownloader', '9.3.0-beta'

No método didFinishLaunchingWithOptions do AppDelegate, importe o Firebase na parte de cima do arquivo

import FirebaseCore

E adicione uma chamada para configurar o Firebase.

FirebaseApp.configure()

Execute o projeto novamente para garantir que o app esteja configurado corretamente e não apresente falhas na inicialização.

4. Treinar um modelo de análise de sentimento

Vamos usar o TensorFlow Lite Model Maker para treinar um modelo de classificação de texto e prever o sentimento de um determinado texto.

Esta etapa é apresentada como um notebook Python que pode ser aberto no Google Colab.

Abrir no Colab

Depois de concluir esta etapa, você terá um modelo de análise de sentimento do TensorFlow Lite pronto para implantação em um app para dispositivos móveis.

5. Implantar um modelo no Firebase ML

Implantar um modelo no Firebase ML é útil por dois motivos principais:

Podemos manter o tamanho de instalação do app pequeno e fazer o download do modelo apenas se necessário
O modelo pode ser atualizado regularmente e com um ciclo de lançamento diferente do app inteiro.

O modelo pode ser implantado pelo console ou de maneira programática usando o SDK Admin do Firebase. Nesta etapa, vamos implantar pelo console.

Primeiro, abra o Console do Firebase e clique em "Machine Learning" no painel de navegação à esquerda. Clique em "Começar" se você estiver abrindo o app pela primeira vez. Em seguida, navegue até "Personalizado" e clique no botão "Adicionar modelo".

Quando solicitado, nomeie o modelo como sentiment_analysis e faça upload do arquivo que você transferiu por download do Colab na etapa anterior.

6. Baixar o modelo do Firebase ML

Escolher quando fazer o download do modelo remoto do Firebase no seu app pode ser complicado, já que os modelos do TFLite podem ficar relativamente grandes. O ideal é evitar o carregamento do modelo imediatamente após a inicialização do app, já que se o modelo for usado para apenas um recurso e o usuário nunca usar esse recurso, uma quantidade significativa de dados será baixada sem motivo. Também podemos definir opções de download como buscar modelos somente quando conectado a uma rede Wi-Fi. Para garantir que o modelo esteja disponível mesmo sem uma conexão de rede, é importante agrupá-lo sem o app como backup.

Para simplificar, removeremos o modelo empacotado padrão e sempre faremos o download de um modelo do Firebase quando o app for iniciado pela primeira vez. Dessa forma, ao executar a análise de sentimento, você pode ter certeza de que a inferência está sendo executada com o modelo fornecido do Firebase.

Na parte superior do ModelLoader.swift, importe o módulo do Firebase.

import FirebaseCore
import FirebaseMLModelDownloader

Em seguida, implemente os métodos a seguir.

static func downloadModel(named name: String,
                          completion: @escaping (CustomModel?, DownloadError?) -> Void) {
  guard FirebaseApp.app() != nil else {
    completion(nil, .firebaseNotInitialized)
    return
  }
  guard success == nil && failure == nil else {
    completion(nil, .downloadInProgress)
    return
  }
  let conditions = ModelDownloadConditions(allowsCellularAccess: false)
  ModelDownloader.modelDownloader().getModel(name: name, downloadType: .localModelUpdateInBackground, conditions: conditions) { result in
          switch (result) {
          case .success(let customModel):
                  // Download complete.
                  // The CustomModel object contains the local path of the model file,
                  // which you can use to instantiate a TensorFlow Lite classifier.
                  return completion(customModel, nil)
          case .failure(let error):
              // Download was unsuccessful. Notify error message.
            completion(nil, .downloadFailed(underlyingError: error))
          }
  }
}

No viewDidLoad do ViewController.swift, substitua a chamada para loadModel() pelo novo método de download de modelo.

// Download the model from Firebase
print("Fetching model...")
ModelLoader.downloadModel(named: "sentiment_analysis") { (customModel, error) in
  guard let customModel = customModel else {
    if let error = error {
      print(error)
    }
    return
  }

  print("Model download complete")

  // TODO: Initialize an NLClassifier from the downloaded model
}

Execute o app novamente. Após alguns segundos, você verá um registro no Xcode indicando que o download do modelo remoto foi concluído. Tente digitar algum texto e confirme se o comportamento do aplicativo não mudou.

7. Integrar o modelo ao app

A biblioteca de tarefas do Tensorflow Lite ajuda você a integrar os modelos do TensorFlow Lite ao seu app com apenas algumas linhas de código. Vamos inicializar uma instância do TFLNLClassifier usando o modelo do TensorFlow Lite transferido por download do Firebase. Em seguida, vamos usá-lo para classificar a entrada de texto dos usuários do app e mostrar o resultado na interface.

Adicionar a dependência

Acesse o Podfile do app e adicione a TensorFlow Lite Task Library (Text) nas dependências do app. Adicione a dependência na declaração target 'TextClassification'.

pod 'TensorFlowLiteTaskText', '~> 0.2.0'

Execute pod install para instalar a nova dependência.

Inicializar um classificador de texto

Em seguida, vamos carregar o modelo de análise de sentimento transferido por download do Firebase usando o NLClassifier da Biblioteca de tarefas.

ViewController.swift (em inglês)

Vamos declarar uma variável de instância TFLNLClassifier. Na parte superior do arquivo, importe a nova dependência:

import TensorFlowLiteTaskText

Encontre este comentário acima do método que modificamos na última etapa:

// TODO: Add a TFLNLClassifier property.

Substitua TODO por este código:

private var classifier: TFLNLClassifier?

Inicialize a variável textClassifier com o modelo de análise de sentimento transferido por download do Firebase. Encontre o comentário que adicionamos na última etapa:

// TODO: Initialize an NLClassifier from the downloaded model

Substitua TODO por este código:

let options = TFLNLClassifierOptions()
self.classifier = TFLNLClassifier.nlClassifier(modelPath: customModel.path, options: options)

Classificar texto

Depois que a instância classifier for configurada, será possível executar a análise de sentimento com uma única chamada de método.

ViewController.swift (em inglês)

No método classify(text:), encontre o comentário TODO:

// TODO: Run sentiment analysis on the input text

Substitua o comentário por este código:

guard let classifier = self.classifier else { return }

// Classify the text
let classifierResults = classifier.classify(text: text)

// Append the results to the list of results
let result = ClassificationResult(text: text, results: classifierResults)
results.append(result)

8. Executar o app final

Você integrou o modelo de análise de sentimento ao aplicativo, então vamos testá-lo. Conecte seu dispositivo iOS e clique em Executar ( ) na barra de ferramentas do Xcode.

O aplicativo deve ser capaz de prever corretamente o sentimento da crítica de filme que você inserir.