Google ML Kit 中文文档上线 | 掘金翻译计划

原文地址： ML Kit for Firebase

原文做者：Google

译文出自：掘金翻译计划

译者：BON

校对者：BON

在近期 Google I/O 大会为其 Firebase 开发平台推出了一款新的机器学习 SDK ，名为 "ML Kit" 。与以前的 Core ML 不太相同，此次的新的SDK为一些最多见的计算机视觉用例提供了现成的 API，实际上这容许了那些即便不是机器学习专家的开发人员，尤为是安卓和 iOS 端的开发人员，在本身的应用程序中添加属于本身的机器学习。此外，它还支持导入自定义的 TensorFlow Lite 模型。

如下是它的核心功能列表**（摘自文档）**

为工程应用的常见用例	ML Kit附带了一套用于常见移动用例的随时可用的API：文本识别、人脸识别、地标识别、条形码识别和图像标注等。只需将数据传递给ML kit库，它就可以给您提供您想要的信息。
在手机设备上或者云端运行	ML kit所选用的API能够在设备上运行或者在云上运行。咱们的设备上提供的API即便在没有网络链接的状况下也能够快速地处理您的数据。另外一方面，咱们基于云端的API则是利用了Google  Cloud Platform提供的强大的机器学习功能。能够为您提供更高的准确度。
装载自有模型	而若是ML kit提供的API并不符合您的需求，您能够随时使用您的现有TensorFlow Lite模型。只须要将您的模型上传到Firebase中，咱们就会负责托管并将其投放到您的应用当中去。ML kit在这个过程当中充当了您的自定义模型的API层，使其更易于运行和使用。

一般状况下，创建一个机器学习环境是一项艰巨的工做。您必须学习如何使用像 TensorFlow 这样的机器学习库，还必须获取一大堆数据来训练您的模型。而后，您还得输出一个足够轻量的模型（此处为转换为 TensorFlow Lite ，这个在这次推出的 SDK 中也被完美支持）。而 ML Kit 简化了这一个流程，您只须要在 Firebase 上调用某些机器学习特性便可。

此外它也推出了 On-device 特性，就是您能够为您的应用程序就仅仅是设置了单机运行。如下为支持的列表

特性	设备	云端
文本识别	√	√
人脸识别	√	×
条形码识别	√	×
图像标记	√	√
地标识别	×	√
自定义模型装载	√	×

对于国内的开发者，这里提供的视觉 API 仅有地标识别不提供 On-device 功能。其它都是能够在国内的手机上运行。而若是有须要， Firebase 也提供了相对应的 Cloud API 。仅有条形码扫描和人脸识别功能并不提供云端识别功能。云端的服务都是前1000次使用不会收费。

对于已经对机器学习有了解或者当前 API 并不知足需求的开发者，ML Kit 也提供了自定义模型和自定义 TensorFlow Lite 版本的功能。只须要跟着文档一步步操做，就可以实现将 TensorFlow 模型转为 TensorFlow Lite 的需求。

并且，若是是自定义模型。您能够为其定义非 Firebase 的托管位置。意味着您能够在国内的服务器上挂靠您的模型，而且在您的应用程序中实时下载模型。不过因为模型的储存并无进行过多的加密。所以有必定的不安全性。可是谷歌认为模型和应用程序是高度集合的。因此这点并不会影响过多。

总之，以上是 ML Kit 文档中说起的一小部份内容。

所以在功能以及文档推出后，我尽快将文档翻译和校对了一遍，而且上传到了 GitHub 。之后将继续维护。欢迎你们前去阅览，提出修改意见。地址为：ML Kit-CN 。

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