Core AI는 앱에서 온디바이스 방식으로 AI 모델을 적용하고 실행할 수 있는 가장 효과적인 방법으로 설계되었습니다. Apple Silicon을 위해 특별히 설계된 완전한 기술 세트로, 타협 없는 성능, 광범위한 맞춤화, 다양한 기기 및 모델 크기에 걸친 원활한 확장을 위해 설계되었으며, 서버 종속성과 토큰 비용이 전혀 없습니다.
지능형 경험 구축하기
강력한 온디바이스 머신 러닝을 활용하여 지능형 기능을 만들고 앱과 게임에 새로운 경험을 제공할 수 있습니다. iPhone, iPad, Apple Vision Pro, Mac, Apple Watch용 AI 및 머신 러닝 모델을 빌드, 사용, 학습, 배포하는 방법을 알아보세요.
기술 알아보기
Core AI
Foundation Models 프레임워크
Foundation Models 프레임워크는 네이티브 Swift API로, 온디바이스 방식으로 및 비공개 클라우드 컴퓨팅*에서 실행되는 Apple Foundation Models뿐만 아니라, Language Model 프로토콜을 준수하는 Swift 패키지를 지원하는 모든 모델 제공업체를 직접 이용할 수 있도록 해 줍니다.
여기에서 멀티모달 프롬프트와 온디바이스 Vision 프레임워크 도구를 사용하면 앱이 텍스트와 함께 이미지에 대해 추론할 수 있으며, 동적 프로파일을 사용하면 한 연속 세션 내에서 모델, 도구, 지침을 교체할 수 있어 앱 인텔리전스가 실시간으로 적응 가능합니다. 그런 다음 Evaluations 프레임워크를 사용하여 AI 기능이 다양한 동적 조건에서 안정적으로 작동하는지 확인하세요.
Vision
최신 컴퓨터 비전 기술로 강력한 이미지 및 비디오 분석 기능을 구축하세요. 탭하여 세분화 기능을 사용하면 이미지 내에서 사물을 분리할 수 있으며, OCR, 바코드 스캔, 자체적인 맞춤형 도구를 Apple Foundation Models에 직접 전달하여 앱에서 LLM 기반 시각 요소 인식 기능을 활성화할 수 있습니다. Vision은 watchOS에서도 사용할 수 있으며, Apple 플랫폼 전반에서 이미지 분석 기능을 제공합니다.
음성
다양한 언어에 대한 음성 인식 및 현저성 기능을 활용합니다. SpeechAnalyzer를 사용하면 고급 온디바이스 전사문 기능을 앱에 적용할 수 있습니다.
Core ML
Core ML은 트리 앙상블부터 회귀 모델 등에 이르기까지 기존의 머신 러닝 모델을 앱과 게임에 통합할 수 있는 빠른 성능을 제공합니다. Core ML 도구를 사용하여 인기 학습 라이브러리의 모델을 변환하고, 바로 사용할 수 있는 모델을 다운로드하며, Xcode에서 직접 미리 볼 수 있습니다. 앱에 LLM과 기타 생성형 AI 모델을 적용하는 데 관심이 있다면 Core AI를 확인해 보세요.
Metal
Metal은 Apple이 설계한 GPU의 고급 기능을 제공하여 고성능 그래픽 워크로드를 손쉽게 처리할 수 있도록 해 줍니다. 이제 MetalFX와 같은 머신 러닝 기능을 활용하고, 셰이더에서 직접 추론 네트워크를 실행하고, Metal 4를 사용하여 최신 신경 렌더링 기법을 구현할 수 있습니다.
MLX 프레임워크
MLX는 Apple Silicon에서 생성형 모델을 실험, 학습, 연구, 미세 조정할 수 있도록 해 주는 오픈 소스 배열 프레임워크입니다. 성능을 극대화하기 위해 Metal 4와 GPU Neural Accelerator를 지원하며, Thunderbolt를 통한 RDMA로 여러 대의 Mac에 걸쳐 학습을 확장할 수 있어 Mac에서 최첨단 머신 러닝 혁신을 탐색해 볼 수 있는 놀라운 방법입니다.
