1. Подготовьте модель Core ML:
- Получите предварительно обученную модель машинного обучения в формате Core ML (
.mlmodel
). Вы можете найти множество предварительно обученных моделей на таких платформах, как Apple Core ML Model Zoo (https://developer.apple.com/machine-learning/models/). - Кроме того, вы можете создать собственную модель машинного обучения с помощью популярных фреймворков, таких как TensorFlow или PyTorch, а затем преобразовать ее в формат Core ML с помощью таких инструментов, как
coremltools
.
2. Настройка Xcode:
- Откройте свой проект Xcode или создайте новый.
- Перетащите файл модели Core ML в свой проект Xcode. Это автоматически сгенерирует класс Swift, представляющий модель.
3. Интеграция модели:
- В своем проекте Xcode перейдите к файлу Swift, соответствующему вашему классу модели.
- Импортируйте платформу Core ML в начало файла:
import CoreML
. - Создайте экземпляр класса модели Core ML:
let model = YourModelClass()
. - Используйте модель, чтобы делать прогнозы, вызывая созданные ею методы. Точные доступные методы зависят от конкретной модели, которую вы используете.
4. Делать прогнозы:
- Подготовьте входные данные в формате, ожидаемом моделью. Это может включать изменение размера изображений, нормализацию значений или преобразование текста в числовые представления, в зависимости от требований модели.
- Вызовите соответствующий метод прогнозирования для экземпляра модели, чтобы получить прогнозы. Например, если в вашем классе модели есть метод с именем
predict
, вы можете использовать его следующим образом:let prediction = try? model.prediction(input: yourInputData)
. - Извлеките выходные данные из объекта предсказания и используйте их в своем приложении по мере необходимости.
5. Обработка ошибок:
- Прогнозы Core ML могут вызывать ошибки, поэтому важно правильно их обрабатывать. Оберните код предсказания в блок
do-catch
для обработки потенциальных ошибок. - Пример:
do { let prediction = try model.prediction(input: yourInputData) // Use the prediction output } catch { // Handle the error print("Prediction error: \(error)") }
6. Собери и запусти:
- Создайте и запустите свое приложение на совместимом устройстве iOS или симуляторе.
Выполнив следующие действия, вы сможете интегрировать модель Core ML в свое приложение для iOS и использовать ее для прогнозирования на основе входных данных.