Core ML 변환 실전 — 지원 라이브러리와 가이드
Core ML 변환 실전
coremltools 파이썬 패키지는 타사 모델을 Core ML로 변환하는 첫 통로예요. 변환은 공식 가이드와 API 레퍼런스를 따라 하면 되고, Xcode 성능 보고나 컨버터 레시피를 참고하면 실무에서 자주 맞닥뜨리는 문제를 피할 수 있어요.
출처: https://apple.github.io/coremltools/docs-guides/source/overview-coremltools.html
변환 흐름
- TensorFlow·PyTorch 같이 잘 아는 프레임워크에서 모델을 학습한다.
coremltools로 Core ML 모델 패키지 형식으로 변환한다.- Core ML로 모델을 앱에 통합한다.
import coremltools as ct
# PyTorch 모델을 Core ML로 변환하는 개략적 형태
coreml_model = ct.convert(torch_model, inputs=[ct.TensorType(name="x", shape=(1, 3, 224, 224))])
할 수 있는 일
- TensorFlow·PyTorch 등에서 Core ML 모델 패키지 형식으로 변환
- Core ML 모델을 읽고·쓰고·최적화해 저장 공간을 줄이고 전력 소비·추론 지연 감소
- macOS에서 Core ML로 예측을 만들어 변환·생성 검증
지원 라이브러리 (모델 패밀리별)
| 모델 패밀리 | 지원 패키지 |
|---|---|
| Tree Ensembles | XGboost (1.1.0), scikit-learn (0.18.1) |
| Generalized Linear Models | scikit-learn (0.18.1) |
| Support Vector Machines | LIBSVM (3.22), scikit-learn (0.18.1) |
| Pipelines (전·후처리) | scikit-learn (0.18.1) |
참고 자료
- API 레퍼런스: coremltools API Reference
- 교육 자료: Machine Learning 페이지
- 초보자 권장: WWDC ML & Vision 세션 영상
- 브라우저에서 바로 체험: Binder 데모