모델 통합 — MLModel로 예측하기

모델 통합 — MLModel로 예측하기

Core ML 모델(예: .mlpackage 또는 .mlmodel)을 프로젝트에 넣으면 Xcode가 앱에서 구동 가능한 **MLModel**로 만들어 줘요. 그 인스턴스로 입력 데이터를 넣고 예측 결과를 받아오는 흐름입니다.

출처: https://developer.apple.com/documentation/coreml/integrating-a-core-ml-model-into-your-app

예측 흐름

모델 파일을 프로젝트에 추가하면 Xcode가 자동으로 모델 클래스를 생성해요.
입력을 주고 prediction을 호출합니다.
반환된 결과에서 관심 값(예: 분류 레이블, 예측 점수)을 꺼내 화면에 반영합니다.

Core ML은 입력·출력을 추상화하는 타입들을 제공해요.

MLFeatureProvider — 특징(feature)을 이름으로 조회하는 프로토콜.
MLDictionaryFeatureProvider, MLBatchProvider — 사전·배치 기반 특징 제공.
MLFeatureValue — 다양한 타입의 특징 값을 담는 래퍼.

입력·출력 다루기

텍스트·이미지·수치 등 모델이 요구하는 입력 형태에 맞춰 MLFeatureValue를 구성해야 해요. 이미지 기반 모델은 픽셀 버퍼를, 텍스트 기반 모델은 문자열을 넣습니다.

더 알아보기

https://developer.apple.com/documentation/coreml/mlmodel — MLModel API
https://developer.apple.com/documentation/coreml/model-integration-samples — 표·이미지·텍스트 통합 예제