[swift] PromiseKit를 활용한 머신러닝 모델 추론 처리

29 Nov 2023

swift

머신러닝 모델 추론은 많은 데이터를 처리하고 결과를 예측하는 중요한 작업입니다. 이를 위해 PromiseKit라는 프로미스 기반의 비동기 처리 라이브러리를 사용해 보겠습니다. PromiseKit는 Swift 언어로 작성된 프로미스와 관련된 유용한 기능을 제공합니다. 이 글에서는 PromiseKit를 활용하여 머신러닝 모델 추론을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

PromiseKit 소개

PromiseKit는 시간이 오래 걸리는 작업이나 비동기 코드를 좀 더 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 프로미스 기반 라이브러리입니다. 이를 통해 비동기 작업의 직렬화, 병렬화, 에러 처리 등을 간편하게 구현할 수 있습니다. 또한, 체이닝을 통해 여러 비동기 작업을 순차적으로 실행할 수도 있습니다.

머신러닝 모델 추론 처리 예제

이제 PromiseKit를 활용하여 머신러닝 모델 추론 작업을 처리하는 예제를 살펴보겠습니다. 예제는 Core ML을 사용하여 iOS 애플리케이션에서 이미지 분류를 수행하는 작업을 다룹니다.

우선 Core ML 모델을 로드합니다.

let model = try VNCoreMLModel(for: YourModel().model)

이미지를 분류하고 결과를 반환하는 비동기 함수를 정의합니다.

func classifyImage(with image: UIImage) -> Promise<String> {
 return Promise { seal in
     let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: image.cgImage!, options: [:])
     let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in
         if let error = error {
             seal.reject(error)
         } else {
             let results = request.results as! [VNClassificationObservation]
             let topResult = results.first!
             seal.fulfill(topResult.identifier)
         }
     }
     do {
         try handler.perform([request])
     } catch {
         seal.reject(error)
     }
 }
}

비동기 함수를 호출하고 결과를 처리하는 코드를 작성합니다.

let image = UIImage(named: "example.jpg")!
classifyImage(with: image)
 .done { result in
     print("Image classified as: \(result)")
 }
 .catch { error in
     print("Error: \(error.localizedDescription)")
 }

위의 예제에서는 Promise를 사용하여 이미지 분류 작업을 비동기적으로 처리합니다. 먼저, Core ML 모델을 로드하고, 분류 작업을 위한 비동기 함수를 정의합니다. 비동기 함수에서는 Promise를 생성하고, 분류 결과를 fulfill하거나 에러를 reject하는 로직을 작성합니다. 마지막으로, 비동기 함수를 호출하고 결과를 처리하는 코드를 작성합니다.

결론

PromiseKit는 Swift 언어를 사용하여 비동기 작업을 보다 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 유용한 라이브러리입니다. 이 글에서는 PromiseKit를 활용하여 머신러닝 모델 추론을 처리하는 방법을 예제를 통해 소개했습니다. 머신러닝 모델 추론을 비동기적으로 처리해야 할 경우 PromiseKit를 사용해 보세요!