Core ML 分为计算机视觉、自然语言、语言(转文字)、声音识别等框架,分别负责实现对应功能。用户可以通过 Core ML 在手机上创建模型,并整合到 APP 当中,这意味着 APP 可以使用 Core ML API 和用户数据进行模型预训练、微调和推理。Core ML 会综合利用 CPU、GPU 和神经网络引擎,同时最大程度地减小内存占用空间和功耗,来优化设备端性能。由于模型严格地在用户设备上,因此无需任何网络连接,有助于保护用户数据的私密性和 App 的响应速度。
Core ML 分为计算机视觉、自然语言、语言(转文字)、声音识别等框架,分别负责实现对应功能。用户可以通过 Core ML 在手机上创建模型,并整合到 APP 当中,这意味着 APP 可以使用 Core ML API 和用户数据进行模型预训练、微调和推理。Core ML 会综合利用 CPU、GPU 和神经网络引擎,同时最大程度地减小内存占用空间和功耗,来优化设备端性能。由于模型严格地在用户设备上,因此无需任何网络连接,有助于保护用户数据的私密性和 App 的响应速度。