Apple은 최근 Hugging Face 플랫폼에서 20개의 새로운 Core ML 모델과 4개의 데이터 세트를 출시하여 온디바이스 AI 기술에 상당한 발전을 이루었습니다. 이러한 움직임은 AI 기술 개발에 대한 Apple의 의지를 보여줄 뿐만 아니라 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 보안에 대한 강조도 강조합니다. 이러한 모델은 이미지 분류, 깊이 추정, 의미론적 분할과 같은 여러 분야를 다루며 사용자 장치에서 오프라인으로 실행되도록 최적화되어 데이터 보안을 보장하는 동시에 애플리케이션 성능을 향상시킵니다.
홈페이지: https://huggingface.co/apple
Hugging Face의 공동 창립자이자 CEO인 Clement De Lange는 이번 업데이트의 중요성을 강조했습니다. De Lange는 "Apple은 Hugging Face 저장소에 많은 모델을 업로드하고 이를 Core ML 프레임워크와 결합하여 주요 업데이트를 수행했습니다. 이번 업데이트에는 텍스트와 이미지에 초점을 맞춘 여러 가지 흥미로운 새 모델이 포함되어 있습니다. 사진에서 원치 않는 배경을 쉽게 제거하거나 바로 앞에 있는 물체를 인식하고 외국어로 이름을 제공할 수 있는 앱을 상상해 보세요.”
새로 출시된 Core ML 모델은 이미지 분류를 위한 FastViT, 단안 깊이 추정을 위한 DepthAnything, 의미론적 분할을 위한 DETR을 포함한 광범위한 애플리케이션을 포괄합니다. 이러한 모델은 인터넷 연결 없이 사용자의 장치에서만 실행되도록 최적화되어 있습니다. 이 접근 방식은 애플리케이션 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 사용자 데이터의 보안과 개인 정보 보호도 보장합니다.
DeLange는 "Core ML 모델은 네트워크 연결 없이 사용자의 장치에서만 엄격하게 실행됩니다. 이를 통해 사용자 데이터를 비공개로 유지하면서 애플리케이션을 매우 빠르게 만들 수 있습니다."라고 말하면서 온디바이스 AI의 중요성을 강조했습니다.
Hugging Face 플랫폼에서 이러한 모델과 데이터 세트가 출시된 것은 Apple과 이 인공 지능 커뮤니티 플랫폼 간의 파트너십이 점점 더 커지고 있음을 보여줍니다. Apple은 MLX 커뮤니티, 오픈 소스 AI를 Apple Intelligence 기능에 통합하는 등 다양한 이니셔티브를 지원하기 위해 최근 몇 달 동안 Hugging Face와 적극적으로 협력해 왔습니다.
업계 전문가들은 Apple이 온디바이스 AI에 중점을 두는 것이 컴퓨팅 성능을 클라우드에서 엣지 장치로 이동하려는 광범위한 추세와 일치한다고 믿습니다. Core ML은 Apple Silicon의 성능을 활용하여 메모리 공간과 전력 소비를 최소화함으로써 개발자가 개인 정보 보호나 성능을 저하시키지 않고 원활한 사용자 경험을 제공하는 스마트 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다.
Apple의 이러한 움직임은 기기 측 AI 기술의 발전을 촉진할 뿐만 아니라, 앞으로는 개발자에게 더욱 강력한 도구와 리소스를 제공하여 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만드는 더욱 혁신적인 애플리케이션의 등장을 볼 수 있을 것으로 예상됩니다. 이는 의심할 여지없이 모바일 장치에 AI 적용을 가속화하고 업계 전반에 걸쳐 혁신을 촉진할 것입니다.