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Core ML
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となりずむ•2ヶ月前

iOS 27でAppleがCore AI導入へ！品質重視とAI刷新の全貌

✅この記事では、iOS 27で「Core ML」が「Core AI」に置き換わると報じられた話と、同時に語られている“品質重視”の意味を、いま分かっている範囲で整理します。 アプリを作る人も、使う側も、「名前が変わっただけ？」で流すにはちょっと大きい話なんですよね。 要点まとめ：Core AIは“AI機能の入口”を作り直す話 Core AIって結局なに？ 何が変わる？「外部モデルを入れやすくする」が本題 互換性はどうなる？Core MLアプリは捨てられない iOS 27が“品質重視”だと嬉しい人、物足りない人 注目したいポイント：名称変更は“空気”を変える 海外の反応：歓迎と不満が同じ場所にあ…

#iOS 27#Core AI#Core ML#WWDC#Apple Intelligence#Siri#開発者#AI#機械学習#Bloomberg

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となりずむ•6ヶ月前

Apple M5発表：GPUにNeural Acceleratorを内蔵、“AIを回すGPU”時代の幕開け

✅ この記事では、Appleの新SoCM5がどこまで変わったのかを整理します。ポイントは各GPUコア内のNeural Accelerator、グラフィックス最大＋45％、AI向けGPU計算4倍超（対M4）、10コアCPU（最大15％向上）、16コアNeural Engine強化、そして153GB/sのメモリ帯域です。MacBook Pro／iPad Pro／Vision Proに同時投入された背景と実利用の意味を、仕組みまで噛み砕いて解説します。 最新動向：M5の柱は「GPU内NA」「高速化」「広帯域」 性能・仕組み：なぜAIが“4倍超”になる？ Redditの声 → 技術背景で読み解く 1)…

#M5#Apple Silicon#Neural Accelerator#Metal 4#Core ML#Apple Intelligence#153GBps#レイトレーシング#LLM#拡散モデル
ABEJA Tech Blog•10ヶ月前

iOSアプリ開発者のための Core ML フォーマット比較と最適運用法

こんにちは、ABEJA 新卒エンジニアの和田です。 PyTorchで学習したResNet18ベースの年齢・性別推定モデルをCore MLへ変換する際に遭遇した「形式エラー」と、その回避策として、Core MLを使ってiOSアプリを作成している人や .mlmodel と .mlpackage の使い分けがわからない人に向けて、実際のコードの解読まで深掘りしていきます！ 背景：なぜCore MLなのか 私が直面した“モデル形式エラー” 1. Core MLフォーマットの内部構造を覗く 2. .mlmodel 深掘り：Protocol Buffers仕様 メリット／デメリット 3. .mlpacka…

#Core ML#mlmodel#mlpackage#機械学習#iOS
MarkdownとBullet Journal•3年前

AppleがStable Diffusionに正式対応

正式対応で高速化を実現 AppleがM1/M2チップへの機械学習フレームワーク「Core ML」の最適化を発表し、MacBookなどM1/M2搭載機のコードを公開した。 machinelearning.apple.com github.com Gigazineの記事によると、M2搭載機でStable Diffusion 2.0をステップ数1～4設定で実行すると、1秒以内に画像を生成できるとのこと。 gigazine.net AUTOMATIC1111対応待ち 使い慣れているAUTOMATIC1111がすぐ対応してもらえると思うので、対応後にインストール予定。

#Apple#Stable Diffusion#Core ML