Core ML
Core ML은 Apple 하드웨어를 활용하고 메모리 공간 및 전력 소비를 최소화하여 다양한 모델 유형의 기기 내 성능에 최적화되어 있습니다.
새로운 사항
Core ML 프레임워크 업데이트로 모델 로딩 및 추론이 훨씬 더 빨라졌습니다. 새로운 Async Prediction API는 대화형 ML 기반 경험의 창출을 간소화하고 하드웨어 활용률을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 새로운 Core ML 도구 최적화 모듈을 사용해 Apple 하드웨어에 배포할 모델을 압축하고 최적화할 수 있습니다. 모델 변환 중, 또는 PyTorch와 같은 프레임워크에서 모델을 훈련하면서 압축 도중 정확도를 유지하기 위해 가중치 프루닝, 양자화, 팔레트화 등의 기능을 적용할 수 있습니다.
Core ML을 사용하여 다채로운 경험하기
온전히 기기 자체에서 모델 실행
Core ML 모델은 엄격하게 사용자의 기기에서만 실행되고 네트워크에 연결할 필요가 없으므로 앱의 반응을 보장하면서 사용자 데이터를 비공개로 유지할 수 있습니다.
첨단 신경망 실행
Core ML은 이미지, 비디오, 사운드 및 기타 리치 미디어를 파악하도록 설계된 첨단 신경망과 같은 최신 모델을 지원합니다.
모델을 Core ML로 변환
TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 라이브러리의 모델을 Core ML 도구를 사용하여 그 어느 때보다 쉽게 Core ML로 변환할 수 있습니다.
기기 내에서 모델 맞춤화
앱에 번들로 제공되는 모델을 기기 내의 사용자 데이터로 업데이트할 수 있어, 개인 정보를 침해하지 않고도 사용자 행동에 맞춰 모델을 유지할 수 있습니다.
