Apple-მა დეველოპერებისთვის ახალი პლატფორმა, Core AI, წარადგინა. ეს გადაწყვეტილება მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის მოდელების აპლიკაციებში ინტეგრაციის პროცესის სრულყოფას და მათ ადაპტირებას Apple-ის საკუთარ ჩიპებთან.

Core AI შექმნილია იმისთვის, რომ მაქსიმალურად გამოიყენოს Apple-ის აპარატურული რესურსი. დეველოპერებს შეუძლიათ AI მოდელები გაუშვან და მართონ CPU-ს, GPU-სა და სპეციალიზებული Neural Engine-ის მეშვეობით.

პლატფორმა დეველოპერებს სთავაზობს Swift API-ს, რაც რუტინული დავალებების შესრულებას ამარტივებს. ამავდროულად, სისტემა ინარჩუნებს მოქნილობას და მომხმარებელს აძლევს კონტროლს ისეთ დეტალებზე, როგორიცაა მოდელის სპეციალიზაცია, ქეშირება და მუშაობის სიჩქარე.

მოდელის მომზადება და დიაგნოსტიკა

Core AI მხოლოდ გაშვების გარემო არ არის. პაკეტი მოიცავს დამატებით ინსტრუმენტებს, რომლებიც მოდელის მომზადებას, ინტეგრაციასა და დებაგინგს უზრუნველყოფს. Core AI Optimization-ის საშუალებით შესაძლებელია მოდელების მომზადება Apple-ის სილიკონის არქიტექტურისთვის, ხოლო Core AI PyTorch Extensions-ით მათი გარდაქმნა .aimodel ფორმატში.

განსაკუთრებული ყურადღება დაეთმო დიაგნოსტიკას. Core AI Debugger-ის აპლიკაცია დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ვიზუალურად დააკვირდნენ მოდელის სტრუქტურას და თვალყური ადევნონ ტენზორების მნიშვნელობებს პირდაპირ Python-ის საწყის კოდში.

ინტეგრაცია Xcode-თან

ახალი ფრეიმვორკი სრულად არის ინტეგრირებული Xcode-ისა და დეველოპერულ ინსტრუმენტებთან. Core AI debug gauge და instrument დეველოპერებს ეხმარება რეალურ დროში დააკვირდნენ, თუ როგორ მუშაობს მოდელი აპლიკაციის შიგნით და რა რესურსებს მოიხმარს.

გარდა ამისა, coreai-build ბრძანების ხაზის ინსტრუმენტი იძლევა მოდელების წინასწარ კომპილირების საშუალებას, რაც აპლიკაციის გაშვებისას დამატებით სიჩქარეს უზრუნველყოფს. მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ თუ აპლიკაცია არ ეყრდნობა ნეირონულ ქსელებს და იყენებს სხვა ტიპის მოდელებს, როგორიცაა გადაწყვეტილების ხეები, Apple კვლავ Core ML-ის გამოყენებას რეკომენდაციას უწევს.

ამჟამად Core AI ბეტა ვერსიის სახით არის ხელმისაწვდომი, რაც ნიშნავს, რომ ტექნოლოგიური დოკუმენტაცია და შესაძლებლობები შესაძლოა ოპერაციული სისტემის საბოლოო რელიზამდე შეიცვალოს.