Core ML 소개 — 애플 기기에서 ML 모델을 돌리는 프레임워크

Core ML 소개

모바일 앱에서 추론을 하려면 성능과 함께 배터리·메모리도 신경 써야 해요. Core ML은 Apple이 설계한 온디바이스 머신러닝 프레임워크로, 다양한 모델 타입을 애플 실리콘에 최적화해 실행하면서 메모리 풋프린트와 전력 소비를 최소화해요. 모델은 오직 사용자 기기에서만 돌아가므로 네트워크 연결이 필요 없고 응답성이 좋으며 데이터 프라이버시도 지켜져요.

출처: https://developer.apple.com/machine-learning/core-ml/

무엇이 가능한가

완전 온디바이스 실행: 추론을 사용자 기기에서만 처리
고급 생성 AI 지원: 고급 모델 압축, 상태유지(stateful) 모델, transformer 연산의 효율적 실행
모델 변환: TensorFlow·PyTorch 등에서 Core ML Tools로 변환
LLM·디퓨전 모델: 더 세분화·조합 가능한 가중치 압축 기법으로 애플 실리콘에 이식
MLTensor: 다차원 배열 연산을 위한 새 타입
Xcode 성능 보고서: 연산별 지원 여부·예상 비용 파악

Xcode 통합

Core ML은 Xcode와 긴밀하게 통합돼요.

자동 생성된 Swift·Objective-C 인터페이스로 모델 통합
Core ML·Neural Engine 인스트루먼트로 프로파일링
코드 작성 없이 연결된 기기에서 성능 보고서 생성
샘플 데이터나 카메라·마이크 라이브로 모델 미리보기
모델 암호화 지원

시작 경로

Create ML: Mac에서 코드 없이 Core ML 모델 빌드·학습
Core ML Tools: coremltools 파이썬 패키지로 타사 학습 라이브러리 모델을 Core ML로 변환
Models: 연구 커뮤니티에서 변환된 기성 모델 사용