本文档介绍了如何将应用从 ML Kit for Firebase 迁移到我们推荐的设备端和基于云端的机器学习 API。当前的 API 集现在分为以下两种产品：
名为 机器学习套件 的产品，其中包含所有设备端 API。
Firebase Machine Learning，侧重于基于云的 API 和自定义模型部署。Firebase ML 即将停用。
- 如需托管自定义模型，请改用 Cloud Storage。
- 对于本地推理，请使用 LiteRT。
如果您只需要设备端解决方案，此框架还可以更轻松地将机器学习套件集成到您的应用中。
在何处访问设备端模型 API 和自定义模型 API
本部分介绍了如何访问 Firebase 机器学习套件中的设备端 API 和自定义模型 API。
设备端基本 API
以下 API 位于独立的机器学习套件 SDK 中。
- 条形码扫描
- 人脸检测
- 图片标注
- 对象检测和跟踪
- 文本识别
- 语言 ID
- 智能回复
- 翻译
- AutoML Vision Edge 推理 API
适用于 Firebase SDK 的机器学习套件中的现有设备端基本 API 已弃用，并将于 2027 年 6 月 15 日停止运行。
如果您目前在应用中使用这些 API，请按照 Android 版机器学习套件迁移指南和 iOS 版机器学习套件迁移指南迁移到机器学习套件 SDK。
自定义模型 API
如需托管自定义模型，请使用 Cloud Storage。如需下载模型，您的应用必须包含用于从 Cloud Storage 存储分区下载模型的代码。
适用于 Firebase SDK 的机器学习套件中的现有自定义模型解释器已弃用，并将被停用。我们建议直接使用 LiteRT 运行时进行推理。或者，如果您只想将自定义模型用于图片标签和对象检测与跟踪 API，现在可以直接在机器学习套件中使用这些 API 中的自定义模型。
如果您要从 Firebase ML 迁移到 Cloud Storage，请参阅迁移指南以获取详细说明。
常见问题解答
此次变更的原因是什么？
我们做出此项更改是为了明确说明该产品提供的解决方案。 做出此项更改后，机器学习套件 SDK 将完全专注于设备端机器学习，所有数据处理都在设备端进行，并且可供开发者免费使用。之前已弃用的 Firebase 机器学习套件云服务可通过 Google Cloud 直接使用。通过 Firebase 机器学习提供的云服务将于 2027 年 6 月停用。
对于设备端 API，机器学习套件 SDK 可让开发者更轻松地将机器学习套件集成到其应用中。今后，您只需向应用的项目添加依赖项，然后即可开始使用该 API。无需设置 Firebase 项目即可使用设备端 API。
使用 Firebase 托管的模型会受到什么影响？
您的 Firebase ML 托管模型将一直可用，直到该服务于 2027 年 6 月 15 日关闭。
按照迁移指南将 Firebase ML 托管的模型迁移到 Cloud Storage 并更新您的应用。
迁移到新版 ML Kit SDK 有哪些好处？
迁移到新版 SDK 可确保您的应用受益于最新的 bug 修复和设备端 API 改进。例如，以下是第一个版本中的一些更改：
您现在可以使用自定义图片标记和自定义对象检测和跟踪 API 在应用中集成自定义图片分类模型，并打造实时互动式用户体验。
所有 API 都添加了 Android Jetpack Lifecycle 支持。现在，当应用因用户 / 系统操作而经历屏幕旋转或关闭时，您可以使用
addObserver自动管理机器学习套件 API 的启动和拆解。这使得与 CameraX 的集成更加轻松。
如需查看最新变更的完整列表，请参阅 机器学习套件 SDK 版本说明。
我目前使用的是 Firebase 版机器学习套件，何时需要迁移？
Firebase ML 将于 2027 年 6 月 15 日关停。
您必须将 ML Kit for Firebase SDK 迁移到 ML Kit SDK。
如果您通过适用于 Firebase 的 ML Kit SDK 使用 Cloud API，则必须改用 Cloud Vision API。
如果您使用的是 Firebase ML 自定义模型部署，则必须将自定义模型迁移到 Cloud Storage。