ダウンロードとリソース

Core MLフレームワークリファレンス

APIリファレンス、記事、サンプルコードなど、最新のドキュメントを確認しましょう。

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Core MLコンバータ

coremltools Pythonパッケージを使って、サードパーティのトレーニングライブラリからのモデルをCore MLに変換しましょう。

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Create MLフレームワークリファレンス

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TensorFlow用のMetalプラグイン

TensorFlow用のMetalプラグイン1.0がリリースされました。このプラグインは、簡単にインストールすることができ、グラフ最適化機能を備えています。また、16ビット浮動小数点データタイプと、新たに導入された16ビットBrain浮動小数点データタイプを使用した混合精度もサポートしています。

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Mac上でのPyTorchトレーニング

演算子とネットワークの幅広いサポート、テスト機能の改善、パフォーマンスの最適化を実現した、MPSバックエンドのベータ版がリリースされました。プロファイリング、カスタムカーネル、混合精度などの新機能により、より多くのMLモデルを高速化して最適化することが可能です。

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高速化したMac上でのJAXトレーニング

JAX用の新しいMetalプラグインは、OpenXLAコンパイラとPjRTランタイムを使用して、MacプラットフォームでのJAXによる機械学習のワークロードをGPUで高速化します。

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その他のリソース

ビデオ

WWDCなどのイベントで紹介されたCore MLの機能の概要を確認しましょう。

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フォーラム

開発関連のトピックについて質問を投稿して、Appleのエンジニアやほかのデベロッパとディスカッションしましょう。

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デザインガイドライン

機械学習に対して、アプリのデザインやユーザー体験を最適化する方法を学びましょう。

ヒューマンインターフェイスガイドライン

Appleの機械学習リサーチ

Appleによる最新の機械学習リサーチをご覧ください。今後のイベントに関する情報や機械学習に関する最新のニュースを確認しましょう。

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