1. 모델 크기 최적화

Core ML은 모델의 크기를 최적화하고 메모리 사용을 최소화하여 효율적으로 실행할 수 있도록 해줍니다. 모델 크기를 최적화하기 위해 모델 양자화(Quantization) 기술을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 가중치를 정밀도를 낮추거나 희소 표현을 사용하여 작은 크기로 압축할 수 있습니다. 이는 모델의 용량을 줄이고 메모리 사용을 최적화할 수 있게 도와줍니다.

2. 모델 구조 최적화

모델의 구조를 최적화하여 모델 실행 시간을 단축할 수 있습니다. 모델 최적화(Pruning) 기술을 사용하여 불필요한 가중치를 제거하거나 희소한 구조로 변환하여 모델을 단순화할 수 있습니다. 이를 통해 모델 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다.

3. 모바일 하드웨어 최적화

Core ML은 기기의 하드웨어 기능을 최대한 활용하여 모델 실행을 최적화합니다. Core ML은 iOS 디바이스의 GPU와 Neural Engine과 같은 특정 하드웨어를 활용하여 모델 실행을 가속화합니다.

Core ML 모델의 성능을 향상시키기 위해 이러한 최적화 기술들을 적용하면, 모바일 기기에서 보다 효율적으로 머신 러닝 모델을 실행할 수 있습니다.

모바일 머신 러닝을 위한 Core ML 최적화 문서에서 Core ML 최적화에 대한 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.