Core ML

Core MLは、Appleシリコンを活用し、メモリ占有量と電力消費量を最小限に抑えながら、幅広い種類のモデルがオンデバイスでパフォーマンスを発揮できるよう最適化されています。

新機能

Core MLの機能がアップデートされ、デバイス上でより高速かつ効率的に、機械学習およびAIの高度な生成モデルを最適化して実行できるようになりました。Core ML Toolsは、よりきめ細かい構成可能なWeight Compression技術を備え、大規模言語モデルや拡散モデルをAppleシリコンに導入するのに役立ちます。モデルに複数の関数を保持し、状態を効率的に管理できるようになったことで、大規模言語モデルやアダプタのより柔軟かつ効率的な実行が可能になりました。また、Core MLフレームワークには、多次元配列に対する演算を表現するための効率的かつシンプルで、馴染みのあるAPIを提供する新しいMLTensor型が追加されています。さらに、XcodeのCore MLパフォーマンスレポートがアップデートされており、モデルの各演算のサポート状況や推定コストについて、より詳しい情報が得られます。

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Core MLのさまざまな機能

モデルの実行をデバイス上で完結

Core MLモデルは完全にユーザーのデバイス上で実行されるため、ネットワーク接続を必要とせず、アプリの応答性を保ちながら、ユーザーデータのプライバシーを保護することができます。

高度な機械学習とAIモデルを実行

Core MLは、高度なモデル圧縮、ステートフルモデル、変換モデル演算の効率的な実行によって生成AIモデルをサポートします。

Core MLへのモデルの変換

TensorFlowやPyTorchなどのライブラリからのモデルを、Core ML Toolsを使って、これまで以上に容易にCore MLに変換できるようになりました。

Mac Studioと、Xcodeのウインドウが開いているApple Studio Display。

Xcodeとのインテグレーション

Core MLはXcodeと緊密に統合されているため、コードを1行も記述することなく、モデルの挙動やパフォーマンスを検証できます。自動生成されるSwiftとObjective-Cのインターフェイスを使用すると、簡単にモデルをアプリに統合できます。また、Core MLおよびNeural EngineのInstrumentsを使用すると、アプリのCore MLを活用する機能をプロファイルできます。

パフォーマンスレポート

コードを一切記述することなく、接続したデバイス上で測定した、モデルに関するパフォーマンスレポートを生成できます。読み込み回数と予測回数の概要や、演算ユニットの各演算の使用状況の内訳をレビューすることができます。さまざまなデバイスやモデルの最適化に関するパフォーマンスレポートを保存、読み込み、比較できます。

Instrumentsを使用したプロファイル

Core MLのInstrumentsを使用すると、アプリをプロファイルして、Core ML APIコールや関連するモデルを表示できます。また、Core MLが処理をハードウェアにディスパッチした箇所とタイミングを確認したり、MetalやNeural EngineのInstrumentsを使用してさらに詳細を確認したりすることができます。

ライブプレビュー

サンプルデータファイルや、デバイスのカメラとマイクからのリアルタイムデータを使用して、Xcode内でモデルの挙動を直接プレビューできます。

モデルの暗号化

Xcodeがモデルの暗号化に対応し、機械学習モデルのセキュリティがさらに強化されています。

パワフルなAppleシリコン

Core MLは、メモリ占有量と電力消費量を最小限に抑えつつ、パフォーマンスを最大限に高めるために、CPU、GPU、Neural Engineなどのパワフルなハードウェアテクノロジーを最も効率的な方法でシームレスに活用できるように設計されています。

Core MLの利用開始

Create ML

Mac上で、コードを書かずにCore MLモデルを構築およびトレーニングすることができます。

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Core ML Tools

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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モデル

研究コミュニティから提供されている、Core MLに変換済みのモデルを使ってみましょう。

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