coremltools

Herramientas de ML de núcleo

Use las herramientas ML Core ( CorEMLTools ) para convertir modelos de aprendizaje automático de bibliotecas de terceros al formato ML central. Este paquete de Python contiene las herramientas de soporte para convertir modelos de bibliotecas de capacitación como las siguientes:

• TensorFlow 1.x
• Tensorflow 2.x
• Pytorch
• Marcos de red no neurales:
  • lear
  • Xgboost
  • Libsvm

Con CoremlTools, puedes:

• Convierta modelos entrenados en el formato ML central.
• Lea, escriba y optimice los modelos ML Core.
• Verifique la conversión/creación (en macOS) haciendo predicciones usando el núcleo ML.

Después de la conversión, puede integrar los modelos Core ML con su aplicación usando XCode.

Instalar la versión 8.1

Para instalar la última versión no beta, ejecute el siguiente comando en su terminal:

pip install -U coremltools

ML de núcleo

Core ML es un marco de Apple para integrar modelos de aprendizaje automático en su aplicación. Core ML proporciona una representación unificada para todos los modelos. Su aplicación utiliza las API ML y los datos del usuario Core para hacer predicciones, y para ajustar los modelos, todo en el dispositivo del usuario. Core ML optimiza el rendimiento en el dispositivo al aprovechar la CPU, la GPU y el motor neuronal al tiempo que minimiza su huella de memoria y consumo de energía. Ejecutar un modelo estrictamente en el dispositivo del usuario elimina cualquier necesidad de una conexión de red, lo que ayuda a mantener los datos del usuario privados y su aplicación.

Recursos

Para instalar coreMlTools, consulte Instalación de herramientas ML Core. Para obtener más información, consulte lo siguiente:

• Notas de lanzamiento
• Guía y ejemplos
• Referencia de API
• Especificación ML del núcleo
• Edificio de la fuente
• Pautas de contribución