[swift] Core ML 모델을 최적화하는 방법은 무엇인가요?

11 Dec 2023

Core ML은 iOS 앱 및 macOS 앱에 머신 러닝 모델을 쉽게 통합할 수 있도록 하는 프레임워크입니다. Core ML 모델을 최적화하면 앱의 성능을 향상시키고 배터리 수명을 연장할 수 있습니다.

모델 압축

Core ML 모델을 최적화하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 모델을 압축하는 것입니다. 모델 압축은 모델 크기를 줄이고 메모리 사용량을 줄이는 데 도움이 됩니다. Core ML Tools를 사용하여 모델을 변환하고 최적화할 수 있습니다.

import coremltools

# Core ML 모델을 로드하고 최적화
model = coremltools.models.MLModel('YourModel.mlmodel')
model.optimized_model_for_inference

모델의 정확도를 유지하면서 모델의 가중치 및 연산을 16비트 또는 8비트로 줄이는 양자화를 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델의 크기가 줄어들고, 모델을 실행하는 데 필요한 메모리와 연산량이 감소합니다.

# 모델을 8비트로 양자화
model.quantization(using: .eightBit)

Core ML은 합성곱 신경망의 필터 종류를 제한하여 모델을 최적화합니다. 가능한 경우 필터 종류 수를 줄이고, depthwise separable convolution을 사용하여 계산 부하를 줄일 수 있습니다.

이러한 최적화 기술을 사용하여 Core ML 모델을 최적화할 수 있습니다. 응용 프로그램의 성능을 향상시키고, 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.