Özel modelleri dağıtın ve yönetin

Firebase konsolunu veya Firebase Admin Python ve Node.js SDK'larını kullanarak özel modelleri ve AutoML tarafından eğitilmiş modelleri dağıtabilir ve yönetebilirsiniz. Yalnızca bir modeli dağıtmak ve ara sıra güncellemek istiyorsanız Firebase konsolunu kullanmak genellikle en kolay yoldur. Admin SDK, derleme işlem hatlarıyla entegrasyon yaparken, Colab veya Jupyter not defterleriyle çalışırken ve diğer iş akışlarında yardımcı olabilir.

Modelleri Firebase konsolunda dağıtın ve yönetin

TensorFlow Lite modelleri

Firebase konsolunu kullanarak TensorFlow Lite modelini dağıtmak için:

  1. Firebase konsolunda Firebase ML Özel model sayfasını açın.
  2. Özel model ekle'yi (veya Başka bir model ekle ) tıklayın.
  3. Firebase projenizde modelinizi tanımlamak için kullanılacak bir ad belirtin ve ardından TensorFlow Lite model dosyasını yükleyin (genellikle .tflite veya .lite ile biter).

Modelinizi dağıttıktan sonra onu Özel sayfasında bulabilirsiniz. Buradan modeli yeni bir dosya ile güncellemek, modeli indirmek, modeli projenizden silmek gibi görevleri tamamlayabilirsiniz.

Modelleri Firebase Admin SDK ile dağıtın ve yönetin

Bu bölümde Admin SDK ile ortak model dağıtım ve yönetim görevlerini nasıl tamamlayabileceğiniz gösterilmektedir. Ek yardım için Python veya Node.js için SDK referansına bakın.

Kullanılan SDK örnekleri için Python hızlı başlangıç ​​örneğine ve Node.js hızlı başlangıç ​​örneğine bakın.

Sen başlamadan önce

  1. Henüz bir Firebase projeniz yoksa Firebase konsolunda yeni bir proje oluşturun. Ardından projenizi açın ve aşağıdakileri yapın:

    1. Ayarlar sayfasında bir hizmet hesabı oluşturun ve hizmet hesabı anahtar dosyasını indirin. Projenize yönetici erişimi sağladığı için bu dosyayı güvende tutun.

    2. Depolama sayfasında Bulut Depolamayı etkinleştirin. Paket adınızı not edin.

      Model dosyalarını Firebase projenize eklerken geçici olarak depolamak için bir Cloud Storage paketine ihtiyacınız vardır. Blaze planını kullanıyorsanız bu amaç için varsayılanın dışında bir paket oluşturup kullanabilirsiniz.

    3. Henüz Firebase ML'yi etkinleştirmediyseniz Firebase ML sayfasında Başlayın'a tıklayın.

  2. Google API'ler konsolunda Firebase projenizi açın ve Firebase ML API'yi etkinleştirin.

  3. Admin SDK'yı yükleyin ve başlatın .

    SDK'yı başlattığınızda hizmet hesabı kimlik bilgilerinizi ve modellerinizi depolamak için kullanmak istediğiniz Cloud Storage paketini belirtin:

    Python

    import firebase_admin
    from firebase_admin import ml
    from firebase_admin import credentials
    
    firebase_admin.initialize_app(
      credentials.Certificate('/path/to/your/service_account_key.json'),
      options={
          'storageBucket': 'your-storage-bucket',
      })
    

    Node.js

    const admin = require('firebase-admin');
    const serviceAccount = require('/path/to/your/service_account_key.json');
    admin.initializeApp({
      credential: admin.credential.cert(serviceAccount),
      storageBucket: 'your-storage-bucket',
    });
    const ml = admin.machineLearning();
    

Modelleri dağıtma

TensorFlow Lite dosyaları

Bir model dosyasından TensorFlow Lite modelini dağıtmak için projenize yükleyin ve ardından yayınlayın:

Python

# First, import and initialize the SDK as shown above.

# Load a tflite file and upload it to Cloud Storage
source = ml.TFLiteGCSModelSource.from_tflite_model_file('example.tflite')

# Create the model object
tflite_format = ml.TFLiteFormat(model_source=source)
model = ml.Model(
    display_name="example_model",  # This is the name you use from your app to load the model.
    tags=["examples"],             # Optional tags for easier management.
    model_format=tflite_format)

# Add the model to your Firebase project and publish it
new_model = ml.create_model(model)
ml.publish_model(new_model.model_id)

Node.js

// First, import and initialize the SDK as shown above.

(async () => {
  // Upload the tflite file to Cloud Storage
  const storageBucket = admin.storage().bucket('your-storage-bucket');
  const files = await storageBucket.upload('./example.tflite');

  // Create the model object and add the model to your Firebase project.
  const bucket = files[0].metadata.bucket;
  const name = files[0].metadata.name;
  const gcsUri = `gs:/⁠/${bucket}/${name}`;
  const model = await ml.createModel({
    displayName: 'example_model',  // This is the name you use from your app to load the model.
    tags: ['examples'],  // Optional tags for easier management.
    tfliteModel: { gcsTfliteUri: gcsUri },
  });

  // Publish the model.
  await ml.publishModel(model.modelId);

  process.exit();
})().catch(console.error);

TensorFlow ve Keras modelleri

Python SDK ile bir modeli TensorFlow kayıtlı model formatından TensorFlow Lite'a dönüştürebilir ve tek adımda Bulut Depolama grubunuza yükleyebilirsiniz. Ardından bunu TensorFlow Lite dosyasını dağıttığınız şekilde dağıtın.

Python

# First, import and initialize the SDK as shown above.

# Convert the model to TensorFlow Lite and upload it to Cloud Storage
source = ml.TFLiteGCSModelSource.from_saved_model('./model_directory')

# Create the model object
tflite_format = ml.TFLiteFormat(model_source=source)
model = ml.Model(
    display_name="example_model",  # This is the name you use from your app to load the model.
    tags=["examples"],             # Optional tags for easier management.
    model_format=tflite_format)

# Add the model to your Firebase project and publish it
new_model = ml.create_model(model)
ml.publish_model(new_model.model_id)

Eğer bir Keras modeliniz varsa onu da TensorFlow Lite'a dönüştürüp tek adımda yükleyebilirsiniz. HDF5 dosyasına kaydedilmiş bir Keras modelini kullanabilirsiniz:

Python

import tensorflow as tf

# Load a Keras model, convert it to TensorFlow Lite, and upload it to Cloud Storage
model = tf.keras.models.load_model('your_model.h5')
source = ml.TFLiteGCSModelSource.from_keras_model(model)

# Create the model object, add the model to your project, and publish it. (See
# above.)
# ...

Veya bir Keras modelini doğrudan eğitim betiğinizden dönüştürüp yükleyebilirsiniz:

Python

import tensorflow as tf

# Create a simple Keras model.
x = [-1, 0, 1, 2, 3, 4]
y = [-3, -1, 1, 3, 5, 7]

model = tf.keras.models.Sequential(
    [tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit(x, y, epochs=3)

# Convert the model to TensorFlow Lite and upload it to Cloud Storage
source = ml.TFLiteGCSModelSource.from_keras_model(model)

# Create the model object, add the model to your project, and publish it. (See
# above.)
# ...

AutoML TensorFlow Lite modelleri

AutoML Cloud API veya Google Cloud konsolu kullanıcı arayüzüyle bir Edge modeli eğittiyseniz Yönetici SDK'sını kullanarak modeli Firebase'e dağıtabilirsiniz.

Aşağıdaki örneğe benzeyen bir dize olan modelin kaynak tanımlayıcısını belirtmeniz gerekecektir:

projects/PROJECT_NUMBER/locations/STORAGE_LOCATION/models/MODEL_ID
PROJECT_NUMBER Modeli içeren Cloud Storage paketinin proje numarası. Bu, Firebase projeniz veya başka bir Google Cloud projeniz olabilir. Bu değeri Firebase konsolunun Ayarlar sayfasında veya Google Cloud konsolu kontrol panelinde bulabilirsiniz.
STORAGE_LOCATION Modeli içeren Cloud Storage paketinin kaynak konumu. Bu değer her zaman us-central1 .
MODEL_ID AutoML Cloud API'sinden aldığınız modelin kimliği.

Python

# First, import and initialize the SDK as shown above.

# Get a reference to the AutoML model
source = ml.TFLiteAutoMlSource('projects/{}/locations/{}/models/{}'.format(
    # See above for information on these values.
    project_number,
    storage_location,
    model_id
))

# Create the model object
tflite_format = ml.TFLiteFormat(model_source=source)
model = ml.Model(
    display_name="example_model",  # This is the name you will use from your app to load the model.
    tags=["examples"],             # Optional tags for easier management.
    model_format=tflite_format)

# Add the model to your Firebase project and publish it
new_model = ml.create_model(model)
new_model.wait_for_unlocked()
ml.publish_model(new_model.model_id)

Node.js

// First, import and initialize the SDK as shown above.

(async () => {
  // Get a reference to the AutoML model. See above for information on these
  // values.
  const automlModel = `projects/${projectNumber}/locations/${storageLocation}/models/${modelId}`;

  // Create the model object and add the model to your Firebase project.
  const model = await ml.createModel({
    displayName: 'example_model',  // This is the name you use from your app to load the model.
    tags: ['examples'],  // Optional tags for easier management.
    tfliteModel: { automlModel: automlModel },
  });

  // Wait for the model to be ready.
  await model.waitForUnlocked();

  // Publish the model.
  await ml.publishModel(model.modelId);

  process.exit();
})().catch(console.error);

Projenizin modellerini listeleyin

İsteğe bağlı olarak sonuçları filtreleyerek projenizin modellerini listeleyebilirsiniz:

Python

# First, import and initialize the SDK as shown above.

face_detectors = ml.list_models(list_filter="tags: face_detector").iterate_all()
print("Face detection models:")
for model in face_detectors:
  print('{} (ID: {})'.format(model.display_name, model.model_id))

Node.js

// First, import and initialize the SDK as shown above.

(async () => {
  let listOptions = {filter: 'tags: face_detector'}
  let models;
  let pageToken = null;
  do {
    if (pageToken) listOptions.pageToken = pageToken;
    ({models, pageToken} = await ml.listModels(listOptions));
    for (const model of models) {
      console.log(`${model.displayName} (ID: ${model.modelId})`);
    }
  } while (pageToken != null);

  process.exit();
})().catch(console.error);

Aşağıdaki alanlara göre filtreleme yapabilirsiniz:

Alan Örnekler
display_name display_name = example_model
display_name != example_model

experimental_ önekine sahip tüm görünen adlar:

display_name : experimental_*

Yalnızca önek eşleşmesinin desteklendiğini unutmayın.

tags tags: face_detector
tags: face_detector AND tags: experimental
state.published state.published = true
state.published = false

Filtreleri AND , OR ve NOT işleçleri ve parantezlerle ( ( , ) ) birleştirin.

Modelleri güncelle

Projenize bir model ekledikten sonra görünen adını, etiketlerini ve tflite model dosyasını güncelleyebilirsiniz:

Python

# First, import and initialize the SDK as shown above.

model = ...   # Model object from create_model(), get_model(), or list_models()

# Update the model with a new tflite model. (You could also update with a
# `TFLiteAutoMlSource`)
source = ml.TFLiteGCSModelSource.from_tflite_model_file('example_v2.tflite')
model.model_format = ml.TFLiteFormat(model_source=source)

# Update the model's display name.
model.display_name = "example_model"

# Update the model's tags.
model.tags = ["examples", "new_models"]

# Add a new tag.
model.tags += "experimental"

# After you change the fields you want to update, save the model changes to
# Firebase and publish it.
updated_model = ml.update_model(model)
ml.publish_model(updated_model.model_id)

Node.js

// First, import and initialize the SDK as shown above.

(async () => {
  const model = ... // Model object from createModel(), getModel(), or listModels()

  // Upload a new tflite file to Cloud Storage.
  const files = await storageBucket.upload('./example_v2.tflite');
  const bucket = files[0].metadata.bucket;
  const name = files[0].metadata.name;

  // Update the model. Any fields you omit will be unchanged.
  await ml.updateModel(model.modelId, {
    displayName: 'example_model',  // Update the model's display name.
    tags: model.tags.concat(['new']),  // Add a tag.
    tfliteModel: {gcsTfliteUri: `gs:/⁠/${bucket}/${name}`},
  });

  process.exit();
})().catch(console.error);

Modelleri yayından kaldırma veya silme

Bir modeli yayından kaldırmak veya silmek için model kimliğini yayından kaldırma veya silme yöntemlerine iletin. Bir modeli yayından kaldırdığınızda projenizde kalır ancak uygulamalarınızın indirmesi mümkün olmaz. Bir modeli sildiğinizde projenizden tamamen kaldırılır. (Standart bir iş akışında bir modelin yayından kaldırılması beklenmez, ancak yanlışlıkla yayınladığınız ve henüz hiçbir yerde kullanılmayan yeni bir modeli anında yayından kaldırmak için veya kullanıcıların "kötü" bir model indirmesinin daha kötü olduğu durumlarda bunu kullanabilirsiniz. Model bulunamadı hataları almaktansa.)

Model nesnesine hâlâ bir referansınız yoksa muhtemelen projenizin modellerini bir filtreyle listeleyerek model kimliğini almanız gerekecektir. Örneğin, "face_detector" etiketli tüm modelleri silmek için:

Python

# First, import and initialize the SDK as shown above.

face_detectors = ml.list_models(list_filter="tags: 'face_detector'").iterate_all()
for model in face_detectors:
  ml.delete_model(model.model_id)

Node.js

// First, import and initialize the SDK as shown above.

(async () => {
  let listOptions = {filter: 'tags: face_detector'}
  let models;
  let pageToken = null;
  do {
    if (pageToken) listOptions.pageToken = pageToken;
    ({models, pageToken} = await ml.listModels(listOptions));
    for (const model of models) {
      await ml.deleteModel(model.modelId);
    }
  } while (pageToken != null);

  process.exit();
})().catch(console.error);