Для чего нужна данная статья? :
Получить представление о написание мобильного приложения с Flutter и Rust ML.
Найти компромиссы между использованием собственных библиотек Flutter и WebAssembly.
Применить Rust для высокопроизводительной обработки данных и интеграции с ML-моделями.
Интегрировать машинное обучение для распознавания объектов на изображениях и видео в реальном времени.
Включить дополнительные функции, такие как обучение моделей на устройстве, интеграция с облаком, многопоточность и шифрование данных.
Зачем Вам это уметь? :
Для создания производительного и кроссплатформенного приложения.
Для поиска компромисса между платформами Flutter и Rust WebAssembly.
Основная цель интеграции ? :
Использование платформенных каналов (Platform Channels):Платформенные каналы позволяют взаимодействовать между Dart и нативным кодом (на iOS, Android) через стандартные методы вызова платформы. Этот подход может быть полезен, если Rust используется в виде библиотеки, связанной с нативным кодом Java/Kotlin (Android) или Swift/Objective-C (iOS).
Rust можно интегрировать с нативными компонентами через C, а затем использовать платформенные каналы для взаимодействия с Flutter.
Интеграция через кросс-компиляцию Rust для Android и iOS:Rust может быть скомпилирован для целевых платформ Android и iOS. Эти библиотеки затем интегрируются в проект Flutter как обычные нативные библиотеки. Это требует настройки компиляции и связывания Rust-кода с проектом Android (через Gradle) или iOS (через Xcode).
Использование Flutter и Rust в одном проекте с использованием WebAssembly (Wasm):WebAssembly позволяет Rust-коду работать в веб-приложениях. С Flutter Web можно интегрировать Rust через WebAssembly, создавая высокопроизводительные части веб-приложения на Rust, которые затем вызываются из Flutter через JavaScript.
Это может быть полезно для вычислительно сложных задач, таких как криптография или обработка данных, выполняемых на стороне клиента.
Интеграция через общий API и RESTful сервисы:Если у вас есть серверное приложение на Rust, которое предоставляет API через HTTP(S), Flutter может взаимодействовать с этим приложением через RESTful запросы. Этот способ является наиболее простым и не требует прямой интеграции кода на уровне FFI или нативных библиотек.
Использование Flutter с движками на Rust:В случае создания игр или графических приложений, где используются графические движки на Rust (например, Bevy, Amethyst), Flutter может быть использован для создания интерфейсов или оболочек для таких приложений, а графика и игровая логика могут быть реализованы на Rust.
Пример
Во-первых, необходимо настроить среду разработки, установив Пакет SDK Flutter и Rust. Вам также потребуется установить пакет flutter-rs, который предоставляет инструменты для создания приложений Flutter с помощью Rust.
Затем можно создать новый проект Flutter с помощью команды flutter create, а затем перейти в каталог проекта. Внутри каталога проекта можно создать новую библиотеку Rust с помощью команды cargo new.
В библиотеке Rust можно написать логику приложения с помощью Rust. Например, вот простая функция hello, которая возвращает приветствие:
#[no_mangle]
pub extern "C" fn hello() -> *mut std::os::raw::c_char {
let s = std::ffi::CString::new("Hello from Rust!").unwrap();
s.into_raw()
}
Эта функция использует атрибут no_mangle для отключения искажения имен и внешнее ключевое слово "C" для указания соглашений о вызовах C. Он возвращает строку C, содержащую приветствие.
Затем вы можете построить библиотеку Rust с помощью команды cargo build. При этом будет создан файл общей библиотеки, который можно вызвать из кода Dart в приложении Flutter.
В коде Dart приложения Flutter вы можете использовать библиотеку dart:ffi для вызова функции Rust hello. Вот пример того, как это может выглядеть:
import 'dart:ffi';
final DynamicLibrary rustLib = DynamicLibrary.open('libmyrustlib.so');
final Pointer<Utf8> Function() hello = rustLib
.lookupFunction<Pointer<Utf8> Function(), Pointer<Utf8>
Function()>('hello');
void main() {
print(hello().toDartString());
}
Этот код использует метод DynamicLibrary.open для загрузки разделяемой библиотеки, созданной при построении библиотеки Rust. Затем он использует метод lookupFunction для получения ссылки на функцию hello и вызывает ее для получения приветствия.
Создадим Flutter-приложение для распознования голоса
Открываем терминал и создаём проект:
flutter create voice_assistant
cd voice_assistant
Добавляем зависимости в pubspec.yaml:
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
speech_to_text: ^6.1.1 # Распознавание голоса
flutter_tts: ^3.6.3 # Генерация речи
ffi: ^2.0.1 # Для взаимодействия с Rust
path_provider: ^2.0.11 # Работа с файлами
Добавляем Rust-бэкенд
Создадим папку rust_backend:
cd voice_assistant
cargo new rust_backend
cd rust_backend
Добавим зависимости в Cargo.toml:
[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full"] } # Асинхронность
reqwest = { version = "0.11", features = ["json"] } # Запросы к OpenAI
serde = { version = "1", features = ["derive"] } # JSON сериализация
serde_json = "1"
whisper-rs = "0.1.5" # Локальное распознавание речи
coqui-tts = "0.1" # Генерация голоса
Создадим API для обработки голоса:
use tokio::fs::File;
use tokio::io::AsyncWriteExt;
use reqwest::Client;
use serde_json::json;
const OPENAI_API_KEY: &str = "your_openai_api_key";
#[tokio::main]
async fn main() {
let client = Client::new();
// Загружаем аудиофайл в Whisper
let audio_bytes = tokio::fs::read("audio.wav").await.unwrap();
let whisper_response = client.post("https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions")
.header("Authorization", format!("Bearer {}", OPENAI_API_KEY))
.header("Content-Type", "multipart/form-data")
.body(audio_bytes)
.send()
.await.unwrap()
.json::<serde_json::Value>()
.await.unwrap();
let text = whisper_response["text"].as_str().unwrap();
// Отправляем текст в GPT-4
let gpt_response = client.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions")
.header("Authorization", format!("Bearer {}", OPENAI_API_KEY))
.header("Content-Type", "application/json")
.json(&json!({
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": text}]
}))
.send()
.await.unwrap()
.json::<serde_json::Value>()
.await.unwrap();
let response_text = gpt_response["choices"][0]["message"]["content"]
.as_str()
.unwrap();
// Сохраняем ответ для TTS
let mut file = File::create("response.txt").await.unwrap();
file.write_all(response_text.as_bytes()).await.unwrap();
}
Создадим распознавание объектов, обработку видео в реальном времени, обучение на устройстве, облачную интеграцию, многопоточность и шифрование
Инициализация проекта:
flutter create complex_ml_app
cd complex_ml_app
Добавление зависимостей в pubspec.yaml:
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
image_picker: ^1.0.0
camera: ^0.10.0
flutter_rust_bridge: ^1.0.0
Экран с кнопкой для выбора изображения:
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
import 'dart:io';
class HomeScreen extends StatefulWidget {
@override
_HomeScreenState createState() => _HomeScreenState();
}
class _HomeScreenState extends State<HomeScreen> {
File? _image;
Future<void> _pickImage() async {
final picker = ImagePicker();
final pickedFile = await picker.pickImage(source: ImageSource.gallery);
if (pickedFile != null) {
setState(() {
_image = File(pickedFile.path);
});
// Вызов Rust для обработки изображения
}
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return Scaffold(
appBar: AppBar(title: Text("Распознавание объектов")),
body: Center(
child: Column(
children: [
_image == null ? Text("Изображение не выбрано") : Image.file(_image!),
ElevatedButton(
onPressed: _pickImage,
child: Text("Выбрать изображение"),
),],),),);}}
Добавление Rust в проект:
cd rust
cargo init --lib
Добавление зависимостей в Cargo.toml:
[dependencies]
image = "0.24"
tch = "0.14"
Реализация логики в lib.rs:
use image::DynamicImage;
use tch::{nn, Device, Tensor};
#[no_mangle]
pub extern "C" fn recognize_objects(image_path: *const c_char) -> *mut c_char {
// Загрузка изображения
let img = image::open(unsafe { CStr::from_ptr(image_path) }.to_str().unwrap()).unwrap();
let resized_img = img.resize_exact(224, 224, image::imageops::FilterType::Nearest);
// Загрузка модели (MobileNet)
let mut vs = nn::VarStore::new(Device::Cpu);
let model = tch::vision::mobilenet::mobilenet_v2(&vs.root());
vs.load("mobilenet.pt").unwrap();
// Подготовка данных
let tensor = Tensor::from_image(resized_img.to_rgb8()).unsqueeze(0).to_device(Device::Cpu);
// Инференс
let output = model.forward(&tensor).softmax(-1, tch::Kind::Float);
let results = output.argmax(1, false);
// Возвращаем результат (в реальном коде нужно преобразовать в строку)
std::ffi::CString::new("cat,dog").unwrap().into_raw()
}
Экспортируйте модель MobileNet в формат .pt с помощью PyTorch:
import torch
from torchvision.models import mobilenet_v2
model = mobilenet_v2(pretrained=True)
torch.save(model.state_dict(), "mobilenet.pt")
Используйте camera для захвата кадров:
CameraController controller = CameraController(cameras[0], ResolutionPreset.medium);
controller.startImageStream((CameraImage image) {
// Передача кадров в Rust
final results = rustBridge.processVideoFrame(image.planes[0].bytes);
});
Реализуйте дообучение модели в Rust с помощью tract:
use tract_onnx::prelude::*;
let mut model = tract_onnx::onnx().model_for_path("model.onnx").unwrap();
// Логика дообучения
Используйте rayon в Rust для параллельной обработки кадров:
use rayon::prelude::*;
frames.par_iter().map(|frame| process_frame(frame)).collect();
Примените rust-crypto для шифрования данных:
use crypto::aessafe::AesSafe256Encryptor;
