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Core ML 컨버터

Coremltools Python 패키지를 사용하여 타사 학습 라이브러리의 모델을 Core ML로 변환합니다.

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TensorFlow용 Metal 플러그인

TensorFlow Metal 플러그인은 간소화된 설치 프로세스, 그래프 옵티마이저, 16비트 플로트를 사용한 혼합형 정밀 지원 및 새롭게 도입된 16비트 브레인 플로트 데이터 유형이 포함된 1.0 릴리즈가 출시되었습니다.

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Mac에서의 PyTorch 학습

광범위한 오퍼레이터 및 네트워크 적용 범위, 향상된 테스트 및 성능 최적화가 포함된 MPS 백엔드의 베타 릴리즈가 출시되었습니다. 프로파일링, 맞춤형 커널 및 혼합 정밀도와 같은 새로운 기능을 통해 더 많은 ML 모델을 향상시키고 최적화할 수 있습니다.

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Mac에서의 JAX 학습 속도 가속화

새로운 JAX Metal 플러그인에서는 OpenXLA 컴파일러 및 PjRT 런타임을 사용하여 Mac 플랫폼에서 JAX 머신 러닝 작업 부하의 GPU를 가속화합니다.

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비디오

WWDC 및 여타 이벤트에서 발표한 Core ML의 기능을 살펴보세요.

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포럼

Apple 엔지니어 및 다른 개발자에게 개발 주제에 관해 질문하고 이야기를 나눌 수 있습니다.

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디자인 지침

머신 러닝을 위해 앱의 디자인 및 사용자 경험을 최적화하는 방법을 배워보세요.

Human Interface Guidelines

Apple의 머신 러닝 연구

Apple의 최신 머신 러닝 연구에 관하여 읽어보세요. 예정된 이벤트 및 머신 러닝에 대한 모든 최신 뉴스를 받아 보세요.

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