1. 먼저 .mlmodel 파일을 프로젝트 내에 추가합니다. Xcode의 “File” 메뉴에서 “Add Files to [프로젝트명]”을 선택하여 .mlmodel 파일을 선택합니다.

2. .mlmodel 파일이 프로젝트에 정상적으로 추가되었는지 확인합니다.

3. 추가된 .mlmodel 파일을 사용하여 Core ML 모델을 초기화하고 예측을 수행할 수 있습니다. 필요한 경우 모델 구성 파일을 사용하여 모델을 사용합니다.

예를 들어, 이미지 분류 모델을 사용하여 이미지를 분류하는 경우, 다음과 유사한 코드를 사용할 수 있습니다.

import CoreML

// 모델 초기화
guard let model = try? YourModelClass(configuration: MLModelConfiguration.init()) else {
    fatalError("모델 초기화에 실패하였습니다.")
}

// 이미지를 모델에 입력하여 예측 결과 받기
if let prediction = try? model.prediction(image: yourInputImage) {
    // 예측 결과 사용
    print(prediction.yourOutputProperty)
}

위 코드에서 “YourModelClass”는 모델의 클래스명으로 대체되어야 합니다. 모델의 입력 이미지를 “yourInputImage”로, 예측 결과로 얻고자 하는 속성을 “yourOutputProperty”로 대체하여 사용합니다.

Core ML 모델을 Swift 프로젝트에 추가하는 방법과 모델을 사용하는 단순한 예시를 살펴보았습니다. Core ML의 다양한 기능을 활용하여 앱에 머신 러닝 모델을 통합해보세요!