TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 기기 내 텍스트 분류 추가 - iOS Codelab

1. 개요

분류_결과_화면.png

TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용한 텍스트 분류 Codelab에 오신 것을 환영합니다. 이 Codelab에서는 TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 텍스트 분류 모델을 학습시키고 앱에 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab은 이 TensorFlow Lite 를 기반으로 합니다.

텍스트 분류는 콘텐츠에 따라 텍스트에 태그 또는 카테고리를 할당하는 프로세스입니다. 이는 감정 분석, 주제 라벨 지정, 스팸 감지, 인텐트 감지와 같은 광범위한 애플리케이션을 갖춘 자연어 처리 (NLP)의 기본 작업 중 하나입니다.

감정 분석은 텍스트 분석 기법을 사용하여 텍스트 데이터 내의 감정을 긍정적, 부정적, 중립적으로 해석하고 분류합니다. 감정 분석을 사용하면 비즈니스는 온라인 대화와 피드백에서 제품, 브랜드 또는 서비스에 대한 고객의 감정을 식별할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 감정 분석, 특히 텍스트를 긍정적 또는 부정적으로 분류하는 머신러닝 모델을 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이는 중요하고 광범위하게 적용되는 종류의 머신러닝 문제인 이진 또는 두 클래스 분류의 예입니다.

학습할 내용

  • TF Lite Model Maker로 TF Lite 감정 분석 모델 학습시키기
  • TF Lite 모델을 Firebase ML에 배포하고 앱에서 액세스
  • Firebase Analytics로 사용자 피드백을 추적하여 모델 정확성 측정
  • Firebase Performance Monitoring을 통한 모델 성능 프로파일링
  • 배포된 여러 모델 중 원격 구성을 통해 로드할 모델 선택
  • Firebase A/B 테스팅을 통해 다양한 모델 실험

필요한 사항

  • Xcode 11 이상
  • CocoaPods 1.9.1 이상

본 튜토리얼을 어떻게 사용하실 계획인가요?

읽기만 할 계획입니다 읽은 다음 연습 활동을 완료할 계획입니다

Android 앱 빌드 경험은 어느 정도인가요?

초급 중급 고급

2. Firebase Console 프로젝트 만들기

프로젝트에 Firebase 추가

  1. Firebase Console로 이동합니다.
  2. 새 프로젝트 만들기를 선택하고 프로젝트 이름을 'Firebase ML iOS Codelab'으로 지정합니다.

3. 샘플 프로젝트 가져오기

코드 다운로드

먼저 샘플 프로젝트를 클론하고 프로젝트 디렉터리에서 pod update를 실행합니다.

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

git이 설치되어 있지 않으면 GitHub 페이지에서 또는 이 링크를 클릭하여 샘플 프로젝트를 다운로드할 수도 있습니다. 프로젝트를 다운로드한 후 Xcode에서 실행하고 텍스트 분류를 시험해 보면서 작동 방식을 파악합니다.

Firebase 설정

문서에 따라 새 Firebase 프로젝트를 만듭니다. 프로젝트가 준비되면 Firebase Console에서 프로젝트의 GoogleService-Info.plist 파일을 다운로드하여 Xcode 프로젝트의 루트로 드래그합니다.

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Firebase를 Podfile에 추가하고 pod install을 실행합니다.

pod 'FirebaseMLModelDownloader', '9.3.0-beta'

AppDelegatedidFinishLaunchingWithOptions 메서드에서 파일 맨 위에 Firebase를 가져옵니다.

import FirebaseCore

그리고 Firebase를 구성하는 호출을 추가합니다.

FirebaseApp.configure()

프로젝트를 다시 실행하여 앱이 올바르게 구성되어 실행 시 비정상 종료되지 않는지 확인합니다.

4. 감정 분석 모델 학습

TensorFlow Lite Model Maker를 사용하여 텍스트 분류 모델을 학습시켜 주어진 텍스트의 감정을 예측해 보겠습니다.

이 단계는 Google Colab에서 열 수 있는 Python 노트북으로 제공됩니다.

Colab에서 열기

이 단계를 마치면 모바일 앱에 배포할 수 있는 TensorFlow Lite 감정 분석 모델을 갖게 됩니다.

5. Firebase ML에 모델 배포

Firebase ML에 모델을 배포하는 것이 유용한 두 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.

  1. 앱 설치 크기를 작게 유지하고 필요한 경우에만 모델을 다운로드할 수 있습니다.
  2. 모델을 정기적으로 업데이트할 수 있으며 전체 앱과는 다른 출시 주기로 업데이트할 수 있습니다.

이 모델은 콘솔을 통해 또는 Firebase Admin SDK를 사용하여 프로그래매틱 방식으로 배포할 수 있습니다. 이 단계에서는 콘솔을 통해 배포합니다.

먼저 Firebase Console을 열고 왼쪽 탐색 패널에서 머신러닝을 클릭합니다. 이 페이지를 처음 여는 경우 '시작하기'를 클릭합니다. 그런 다음 '커스텀'으로 이동하여 '모델 추가' 버튼을 클릭합니다.

메시지가 표시되면 모델 이름을 sentiment_analysis로 지정하고 이전 단계의 Colab에서 다운로드한 파일을 업로드합니다.

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6. Firebase ML에서 모델 다운로드

TFLite 모델은 비교적 커질 수 있으므로 원격 모델을 Firebase에서 앱으로 다운로드할 시점을 선택하는 것은 까다로울 수 있습니다. 모델이 하나의 기능에만 사용되고 사용자가 해당 기능을 사용하지 않는 경우 아무 이유 없이 상당량의 데이터가 다운로드되므로 앱이 실행될 때 즉시 모델을 로드하지 않는 것이 좋습니다. Wi-Fi에 연결되었을 때만 모델을 가져오는 것과 같은 다운로드 옵션을 설정할 수도 있습니다. 네트워크 연결 없이도 모델을 사용할 수 있도록 하려면 백업용으로 앱을 사용하지 않고 모델을 번들로 묶는 것이 중요합니다.

편의를 위해 기본 번들 모델을 삭제하고 앱이 처음 시작될 때 항상 Firebase에서 모델을 다운로드합니다. 이렇게 하면 감정 분석을 실행할 때 Firebase에서 제공하는 모델로 추론을 실행할 수 있습니다.

ModelLoader.swift 상단에서 Firebase 모듈을 가져옵니다.

import FirebaseCore
import FirebaseMLModelDownloader

그런 다음 아래 메서드를 구현합니다.

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))
          }
  }
}

ViewController.swiftviewDidLoad에서 loadModel() 호출을 새 모델 다운로드 메서드로 바꿉니다.

// 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
}

앱을 다시 실행합니다. 몇 초 후에 원격 모델이 성공적으로 다운로드되었음을 나타내는 Xcode 로그가 Xcode에 표시됩니다. 텍스트를 입력해 보고 앱의 동작이 변경되지 않았는지 확인하세요.

7. 앱에 모델 통합

Tensorflow Lite 작업 라이브러리를 사용하면 단 몇 줄의 코드로 TensorFlow Lite 모델을 앱에 통합할 수 있습니다. Firebase에서 다운로드한 TensorFlow Lite 모델을 사용하여 TFLNLClassifier 인스턴스를 초기화합니다. 그런 다음 이를 사용하여 앱 사용자의 텍스트 입력을 분류하고 결과를 UI에 표시합니다.

종속 항목 추가

앱의 Podfile로 이동하여 앱의 종속 항목에 TensorFlow Lite 작업 라이브러리 (텍스트)를 추가합니다. target 'TextClassification' 선언 아래에 종속 항목을 추가해야 합니다.

pod 'TensorFlowLiteTaskText', '~> 0.2.0'

pod install를 실행하여 새 종속 항목을 설치합니다.

Text Classifier 초기화

그런 다음 작업 라이브러리의 NLClassifier를 사용하여 Firebase에서 다운로드한 감정 분석 모델을 로드합니다.

ViewController.swift를 사용합니다.

TFLNLClassifier 인스턴스 변수를 선언해 보겠습니다. 파일 상단에서 새 종속 항목을 가져옵니다.

import TensorFlowLiteTaskText

이전 단계에서 수정한 메서드 위에서 이 주석을 찾습니다.

// TODO: Add a TFLNLClassifier property.

TODO를 다음 코드로 바꿉니다.

private var classifier: TFLNLClassifier?

Firebase에서 다운로드한 감정 분석 모델을 사용하여 textClassifier 변수를 초기화합니다. 이전 단계에서 추가한 이 주석을 찾습니다.

// TODO: Initialize an NLClassifier from the downloaded model

TODO를 다음 코드로 바꿉니다.

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

텍스트 분류

classifier 인스턴스가 설정되면 단일 메서드 호출로 감정 분석을 실행할 수 있습니다.

ViewController.swift를 사용합니다.

classify(text:) 메서드에서 TODO 주석을 찾습니다.

// TODO: Run sentiment analysis on the input text

주석을 다음 코드로 바꿉니다.

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. 최종 앱 실행

감정 분석 모델을 앱에 통합했으므로 이제 테스트해 보겠습니다. iOS 기기를 연결하고 Xcode 툴바에서 Run ( 실행.png)을 클릭합니다.

입력된 영화 리뷰에 대한 감정을 앱에서 정확하게 예측할 수 있어야 합니다.

분류_결과_화면.png

9. 더 많은 Firebase 기능으로 앱 역량 강화

Firebase는 TFLite 모델을 호스팅하는 것 외에도 머신러닝 사용 사례를 강화할 수 있는 여러 가지 기능을 제공합니다.

  • Firebase Performance Monitoring: 사용자 기기에서 실행되는 모델 추론 속도를 측정합니다.
  • Firebase Analytics로 사용자 반응을 측정하여 프로덕션 단계에서 모델의 성능을 측정합니다.
  • 여러 버전의 모델을 테스트하는 Firebase A/B 테스팅
  • 앞에서 두 가지 버전의 TFLite 모델을 학습시킨 것을 기억하시나요? A/B 테스트는 프로덕션에서 어떤 버전의 성능이 더 좋은지 알아내는 좋은 방법입니다.

앱에서 이러한 기능을 활용하는 방법을 자세히 알아보려면 아래 Codelab을 확인하세요.

10. 수고하셨습니다.

이 Codelab에서는 감정 분석 TFLite 모델을 학습시키고 Firebase를 사용하여 모바일 앱에 배포하는 방법을 알아봤습니다. TFLite 및 Firebase에 관해 자세히 알아보려면 다른 TFLite 샘플 및 Firebase 시작하기 가이드를 살펴보세요.

학습한 내용

  • TensorFlow Lite
  • Firebase ML

다음 단계

  • Firebase Performance Monitoring으로 모델 추론 속도를 측정합니다.
  • Firebase ML Model Management API를 통해 Colab에서 Firebase로 직접 모델을 배포합니다.
  • 사용자가 예측 결과에 대한 의견을 보낼 수 있는 메커니즘을 추가하고 Firebase 애널리틱스를 사용하여 사용자 의견을 추적합니다.
  • Firebase A/B 테스팅으로 평균 단어 벡터 모델과 MobileBERT 모델의 A/B 테스트를 진행합니다.

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