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WWDC24: 使用 Core ML 在设备上部署机器学习和 AI 模型 | Apple
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WWDC24: 使用 Core ML 在设备上部署机器学习和 AI 模型 | Apple 探索通过 Core ML 转换和运行机器学习及 AI 模型时,如何优化速度和内存性能的最新方法。我们将介绍模型表示的新选项、性能分析、执行和模型拼接,这些技术可以结合起来,为设备上的应用带来出色且私密的用户体验。 相关文档、示例代码等资源: - 在 Apple Silicon 上使用 Core ML 实现 Stable Diffusion: https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon - Core ML 官方文档: https://developer.apple.com/documentation/CoreML - 介绍 Core ML 视频: https://developer.apple.com/videos/wwdc2017 - 通过异步预测提高 Core ML 集成: https://developer.apple.com/videos/play/tech-talks/10154 - 使用 Core ML 工具进行模型压缩: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2023/10047 - 将 PyTorch 模型转换为 Core ML: https://developer.apple.com/videos/play/tech-talks/10154 视频章节: 00:00 - 介绍 01:07 - 集成 03:29 - MLTensor 08:30 - 带状态的模型 12:33 - 多功能模型 15:27 - 性能工具
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