คุณปรับใช้และจัดการโมเดลที่กำหนดเองและโมเดลที่ฝึกโดย AutoML ได้โดยใช้คอนโซล Firebase หรือ Firebase Admin Python และ Node.js SDK หากคุณต้องการเพียงแค่ทำให้โมเดลใช้งานได้และอัปเดตเป็นครั้งคราว โดยปกติแล้ว วิธีที่ง่ายที่สุดคือใช้คอนโซล Firebase Admin SDK มีประโยชน์เมื่อผสานรวมกับไปป์ไลน์บิลด์ ทำงานกับโน้ตบุ๊ก Colab หรือ Jupyter และเวิร์กโฟลว์อื่นๆ
ปรับใช้และจัดการโมเดลในคอนโซล Firebase
รุ่น TensorFlow Lite
ในการปรับใช้โมเดล TensorFlow Lite โดยใช้คอนโซล Firebase:
- เปิด หน้าโมเดลที่กำหนดเองของ Firebase ML ในคอนโซล Firebase
- คลิก เพิ่มโมเดลที่กำหนดเอง (หรือ เพิ่มโมเดลอื่น )
- ระบุชื่อที่จะใช้ระบุโมเดลของคุณในโปรเจ็กต์ Firebase จากนั้นอัปโหลดไฟล์โมเดล TensorFlow Lite (มักจะลงท้ายด้วย
.tflite
หรือ.lite
)
หลังจากที่คุณปรับใช้โมเดลของคุณแล้ว คุณจะพบโมเดลนั้นในหน้ากำหนดเอง จากที่นั่น คุณสามารถทำงานให้เสร็จ เช่น อัปเดตโมเดลด้วยไฟล์ใหม่ ดาวน์โหลดโมเดล และลบโมเดลออกจากโปรเจ็กต์ของคุณ
ปรับใช้และจัดการโมเดลด้วย Firebase Admin SDK
ส่วนนี้แสดงวิธีการดำเนินการปรับใช้โมเดลทั่วไปและงานการจัดการด้วย Admin SDK ดูการอ้างอิง SDK สำหรับ Python หรือ Node.js สำหรับความช่วยเหลือเพิ่มเติม
สำหรับตัวอย่าง SDK ที่ใช้งาน โปรดดู ตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วของ Python และ ตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วของ Node.js
ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น
หากคุณยังไม่มีโปรเจ็กต์ Firebase ให้สร้างโปรเจ็กต์ใหม่ใน คอนโซล Firebase จากนั้น เปิดโครงการของคุณและทำสิ่งต่อไปนี้:
ในหน้า การตั้งค่า ให้สร้างบัญชีบริการและดาวน์โหลดไฟล์คีย์บัญชีบริการ รักษาไฟล์นี้ให้ปลอดภัย เนื่องจากไฟล์นี้ให้สิทธิ์ผู้ดูแลระบบในการเข้าถึงโปรเจ็กต์ของคุณ
ในหน้า Storage ให้เปิดใช้งาน Cloud Storage จดชื่อถังของคุณ
คุณต้องมีที่เก็บข้อมูล Cloud Storage เพื่อจัดเก็บไฟล์โมเดลชั่วคราวในขณะที่เพิ่มลงในโปรเจ็กต์ Firebase หากคุณใช้แผน Blaze คุณสามารถสร้างและใช้บัคเก็ตอื่นที่ไม่ใช่ค่าเริ่มต้นสำหรับจุดประสงค์นี้ได้
ในหน้า Firebase ML คลิก เริ่มต้นใช้งาน หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้ Firebase ML
ใน คอนโซล Google APIs ให้เปิดโปรเจ็กต์ Firebase และเปิดใช้งาน Firebase ML API
เมื่อคุณเริ่มต้น SDK ให้ระบุข้อมูลประจำตัวของบัญชีบริการและที่เก็บข้อมูล Cloud Storage ที่คุณต้องการใช้เพื่อจัดเก็บโมเดลของคุณ:
หลาม
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', })
โหนด 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();
ปรับใช้โมเดล
ไฟล์ TensorFlow Lite
ในการปรับใช้โมเดล TensorFlow Lite จากไฟล์โมเดล ให้อัปโหลดไปยังโปรเจ็กต์ของคุณแล้วเผยแพร่:
หลาม
# 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)
โหนด 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);
โมเดล TensorFlow และ Keras
ด้วย Python SDK คุณสามารถแปลงโมเดลจากรูปแบบโมเดลที่บันทึกไว้ของ TensorFlow เป็น TensorFlow Lite และอัปโหลดไปยังบัคเก็ต Cloud Storage ได้ในขั้นตอนเดียว จากนั้นปรับใช้แบบเดียวกับที่คุณปรับใช้ไฟล์ TensorFlow Lite
หลาม
# 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)
หากคุณมีโมเดล Keras คุณสามารถแปลงเป็น TensorFlow Lite และอัปโหลดได้ในขั้นตอนเดียว คุณสามารถใช้โมเดล Keras ที่บันทึกเป็นไฟล์ HDF5:
หลาม
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.)
# ...
หรือคุณสามารถแปลงและอัปโหลดโมเดล Keras ได้โดยตรงจากสคริปต์การฝึกอบรมของคุณ:
หลาม
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.)
# ...
รุ่น AutoML TensorFlow Lite
หากคุณฝึกโมเดล Edge ด้วย AutoML Cloud API หรือ Google Cloud Console UI คุณจะปรับใช้โมเดลกับ Firebase ได้โดยใช้ Admin SDK
คุณจะต้องระบุตัวระบุทรัพยากรของโมเดล ซึ่งเป็นสตริงที่มีลักษณะดังตัวอย่างต่อไปนี้:
projects/PROJECT_NUMBER/locations/STORAGE_LOCATION/models/MODEL_ID
PROJECT_NUMBER | หมายเลขโปรเจ็กต์ของที่เก็บข้อมูล Cloud Storage ที่มีโมเดล นี่อาจเป็นโครงการ Firebase ของคุณหรือโครงการ Google Cloud อื่น คุณสามารถค้นหาค่านี้ได้ในหน้าการตั้งค่าของคอนโซล Firebase หรือแดชบอร์ด Google Cloud Console |
STORAGE_LOCATION | ตำแหน่งทรัพยากรของที่เก็บข้อมูล Cloud Storage ที่มีโมเดล ค่านี้จะเป็น us-central1 เสมอ |
MODEL_ID | ID ของโมเดลที่คุณได้รับจาก AutoML Cloud API |
หลาม
# 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)
โหนด 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/${modelId}`;
// Create the model object and add the model to your Firebase project.
const model = await ml.createModel({
displayName: 'example_model', // This is the name you use from your app to load the model.
tags: ['examples'], // Optional tags for easier management.
tfliteModel: { automlModel: automlModel },
});
// Wait for the model to be ready.
await model.waitForUnlocked();
// Publish the model.
await ml.publishModel(model.modelId);
process.exit();
})().catch(console.error);
แสดงรายการแบบจำลองของโครงการของคุณ
คุณสามารถแสดงรายการแบบจำลองของโครงการของคุณ เลือกที่จะกรองผลลัพธ์:
หลาม
# First, import and initialize the SDK as shown above.
face_detectors = ml.list_models(list_filter="tags: face_detector").iterate_all()
print("Face detection models:")
for model in face_detectors:
print('{} (ID: {})'.format(model.display_name, model.model_id))
โหนด js
// First, import and initialize the SDK as shown above.
(async () => {
let listOptions = {filter: 'tags: face_detector'}
let models;
let pageToken = null;
do {
if (pageToken) listOptions.pageToken = pageToken;
({models, pageToken} = await ml.listModels(listOptions));
for (const model of models) {
console.log(`${model.displayName} (ID: ${model.modelId})`);
}
} while (pageToken != null);
process.exit();
})().catch(console.error);
คุณสามารถกรองตามฟิลด์ต่อไปนี้:
สนาม | ตัวอย่าง |
---|---|
display_name | display_name = example_model display_name != example_model ชื่อที่แสดงทั้งหมดที่มีคำนำหน้า display_name : experimental_* โปรดทราบว่ารองรับการจับคู่คำนำหน้าเท่านั้น |
tags | tags: face_detector tags: face_detector AND tags: experimental |
state.published | state.published = true state.published = false |
รวมตัวกรองด้วยตัวดำเนินการ AND
, OR
และ NOT
และวงเล็บ ( (
, )
)
อัพเดทโมเดล
หลังจากที่คุณเพิ่มโมเดลในโครงการของคุณแล้ว คุณสามารถอัปเดตชื่อที่แสดง แท็ก และไฟล์โมเดล tflite
:
หลาม
# First, import and initialize the SDK as shown above.
model = ... # Model object from create_model(), get_model(), or list_models()
# Update the model with a new tflite model. (You could also update with a
# `TFLiteAutoMlSource`)
source = ml.TFLiteGCSModelSource.from_tflite_model_file('example_v2.tflite')
model.model_format = ml.TFLiteFormat(model_source=source)
# Update the model's display name.
model.display_name = "example_model"
# Update the model's tags.
model.tags = ["examples", "new_models"]
# Add a new tag.
model.tags += "experimental"
# After you change the fields you want to update, save the model changes to
# Firebase and publish it.
updated_model = ml.update_model(model)
ml.publish_model(updated_model.model_id)
โหนด js
// First, import and initialize the SDK as shown above.
(async () => {
const model = ... // Model object from createModel(), getModel(), or listModels()
// Upload a new tflite file to Cloud Storage.
const files = await storageBucket.upload('./example_v2.tflite');
const bucket = files[0].metadata.bucket;
const name = files[0].metadata.name;
// Update the model. Any fields you omit will be unchanged.
await ml.updateModel(model.modelId, {
displayName: 'example_model', // Update the model's display name.
tags: model.tags.concat(['new']), // Add a tag.
tfliteModel: {gcsTfliteUri: `gs:/⁠/${bucket}/${name}`},
});
process.exit();
})().catch(console.error);
ยกเลิกการเผยแพร่หรือลบโมเดล
หากต้องการยกเลิกการเผยแพร่หรือลบโมเดล ให้ส่งรหัสโมเดลไปยังวิธีการยกเลิกการเผยแพร่หรือลบ เมื่อคุณยกเลิกการเผยแพร่โมเดล โมเดลจะยังคงอยู่ในโปรเจ็กต์ของคุณ แต่แอปของคุณจะไม่สามารถดาวน์โหลดได้ เมื่อคุณลบโมเดล โมเดลนั้นจะถูกลบออกจากโปรเจ็กต์ของคุณโดยสมบูรณ์ (ไม่คาดว่าจะยกเลิกการเผยแพร่โมเดลในเวิร์กโฟลว์มาตรฐาน แต่คุณสามารถใช้เพื่อยกเลิกการเผยแพร่โมเดลใหม่ที่คุณเผยแพร่โดยไม่ตั้งใจและยังไม่ได้ใช้งานในที่ใดๆ ได้ทันที หรือในกรณีที่ผู้ใช้ดาวน์โหลด "ไม่ดี" รุ่นกว่าจะได้รับข้อผิดพลาดที่ไม่พบรุ่น)
หากคุณยังไม่มีการอ้างอิงถึงออบเจกต์โมเดล คุณอาจต้องได้รับ ID โมเดลโดยแสดงรายการโมเดลของโครงการด้วยตัวกรอง ตัวอย่างเช่น หากต้องการลบโมเดลทั้งหมดที่มีแท็ก "face_detector":
หลาม
# 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)
โหนด 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);