Diyelim ki uygulamanızla ilişkilendirilmiş bir Firebase projeniz var ve aynı proje kapsamında Google Cloud Platform'da (GCP) bir makine öğrenimi modeli oluşturdunuz . Şimdi, uygulamadaki Firebase kimlik doğrulaması yoluyla GCP'deki modeli kullanarak nasıl çıkarım yapacağınızı merak ediyor olabilirsiniz. Bunu yapmak için bir JavaScript Firebase işlevi kullanabilirsiniz .

(Bu, Ubuntu 18.04 ve Node.js 14 ile test edilmiştir)

0. Önkoşullar

• Uygulamanızla ilişkili bir Firebase projesi (ör. — proje kimliği = {PROJECT_ID})
• GCP'de {PROJECT_ID} ile aynı proje kapsamında bir makine öğrenimi modeli
• Node.js 14 ve npm (Bunları nvm kullanarak yükleyebilirsiniz )

Bir terminal açın ve aşağıdakileri yürütün.

npm install -g firebase-tools

Yerel proje dizininin Masaüstünde {LOCAL_DIR} olduğunu varsayalım. Oluşturun ve ona gidin.

mkdir -p ~/Desktop/{LOCAL_DIR}
cd ~/Desktop/{LOCAL_DIR}

Aşağıdaki komutları, oluşturdukları bilgi istemleri arasında nasıl gezineceğiniz konusunda bir kılavuz olarak altlarındaki notlara başvurarak dikkatlice tek tek çalıştırın.

firebase login

firebase init firestore

firebase init functions

• Tarayıcı aracılığıyla oturum açmanız ve kimlik doğrulamanız istenecektir.
• İstendiğinde doğru Firebase projesini ( {PROJECT_ID} ) seçin.
• Dil olarak JavaScript'i (js) seçin .
• Bunun için “ elsint ” gerekli değildir .
• Bağımlılıkları yüklemek için evet'i seçin .

googleapis paketine ihtiyacımız olacak .

cd ~/Desktop/{LOCAL_DIR}/functions
npm i googleapis

Tercih ettiğiniz IDE (örneğin — VS Kodu) ile “ {LOCAL_DIR}/functions/package.json” dosyasını açın ve “ motorlar ” bölümünü aşağıdaki gibi düzenleyin.

"engines": {
    "node": "14"
  },

Tercih ettiğiniz IDE ile “ {LOCAL_DIR}/functions/index.js” dosyasını açın.

Aşağıdaki terimleri tanımlayalım. Bunları kendi bilgilerinizle değiştirmelisiniz.

• Model adı = {MODEL_NAME}
• Model bölgesi = {MODEL_REGION} — (Özellikle daha iyi performans için model bölgesinin fonksiyon bölgesi ile aynı olduğundan emin olun. Varsayılan = us-central1 )
• Firebase işlev adı = {ML_FUNCTION}
• İşlev girişi = model girişi = {"key_str": "val_str", "key_int": 2, "key_arr": [1.25, 0.76, 3.84]} gibi bir sözlük

const functions = require("firebase-functions");

const admin = require("firebase-admin");

admin.initializeApp(functions.config().firebase);

const googleapis_pack = require("googleapis");

const ml = googleapis_pack.google.ml({version:"v1", rootUrl:"https://{MODEL_REGION}-ml.googleapis.com"});

exports.{ML_FUNCTION} = functions.https.onCall(async(data, context)=>
{
    const key_str = data.key_str;
    const key_int = data.key_int;
    const key_arr = data.key_arr;

    const instance = {"key_str":key_str, "key_int":key_int, "key_arr":key_arr};

    const model = "{MODEL_NAME}";

    const { credential } = await googleapis_pack.google.auth.getApplicationDefault();

    const modelName = "projects/{PROJECT_ID}/models/" + model;

    const results = await ml.projects.predict({
        auth: credential,
        name: modelName,
        requestBody: instance
    });

    return results.data;

}
);

Terminale gidin ve aşağıdakileri yürütün.

cd ~/Desktop/{LOCAL_DIR}
firebase deploy --only functions

PS —

Uygulamanızdan (iOS, Android vb.) bir Firebase işlevini nasıl çağıracağınızı öğrenmek için Google tarafından hazırlanan bu resmi belgelere başvurabilirsiniz .

Referanslar

• https://firebase.google.com/docs/functions/get-started
• https://github.com/nvm-sh/nvm/blob/master/README.md
• https://firebase.google.com/docs/functions/callable