[swift] SwiftGen을 이용한 머신 러닝 모델 통합

28 Nov 2023

swift

이번 포스트에서는 Swift 프로젝트에서 머신 러닝 모델을 통합하는 방법에 대해 알아보겠습니다. SwiftGen을 사용하면 프로젝트에서 사용하는 다양한 파일들을 간편하게 관리할 수 있습니다.

SwiftGen 소개

SwiftGen은 Xcode 프로젝트에서 리소스 파일들을 읽어와서, 코드에서 쉽게 접근할 수 있는 구조로 변환해주는 도구입니다. 이미지, 색상, 폰트, 스토리보드 등 다양한 타입의 리소스 파일을 지원합니다.

머신 러닝 모델 통합하기

머신 러닝 모델 파일을 프로젝트에 추가합니다. 이번 예제에서는 model.mlmodel 파일을 추가하겠습니다.
SwiftGen을 프로젝트에 설치합니다. SwiftGen은 Cocoapods 또는 Swift Package Manager를 통해 설치할 수 있습니다. 이번 예제에서는 Cocoapods를 사용하겠습니다.
```
pod 'SwiftGen', '~> 6.0'
```
터미널을 열고 프로젝트 디렉토리로 이동한 후, 다음 명령어를 실행하여 SwiftGen을 실행합니다.
```
$ swiftgen
```
SwiftGen은 지정된 리소스 디렉토리의 파일들을 분석하여, Swift 코드를 생성합니다. 따라서 원하는 리소스 디렉토리의 경로를 지정해야 합니다. 이 예제에서는 Resources 디렉토리를 사용하겠습니다.
```
$ swiftgen colors --output Resources/Colors.swift
$ swiftgen images --output Resources/Images.swift
$ swiftgen fonts --output Resources/Fonts.swift
```
이제 Resources 디렉토리에 생성된 Swift 코드를 확인할 수 있습니다. 이 코드를 프로젝트에 추가하여 리소스 파일을 쉽게 사용할 수 있습니다.
```
let color = Asset.Colors.primaryColor.color
let image = Asset.Images.logo.image
let font = Asset.Fonts.headingFont.font
```

런타임에 머신 러닝 모델을 로드하고 사용할 수 있습니다. 이를 위해 CoreML 프레임워크를 사용합니다.

import CoreML

// 머신 러닝 모델 로드
let model = try? YourModel(configuration: MLModelConfiguration())

// 모델 사용
let prediction = try? model?.prediction(...)

결론

SwiftGen을 사용하면 리소스 파일들을 Swift 코드로 쉽게 관리할 수 있으며, 머신 러닝 모델과 같은 다양한 파일을 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 개발 생산성을 높일 수 있고, 코드의 가독성도 향상됩니다.

SwiftGen 소개

머신 러닝 모델 통합하기

결론

참고 자료