WWDC 2025 - 애플 플랫폼에서의 머신러닝 및 AI 프레임워크 발견

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

• 대상자: iOS, macOS 앱 개발자 및 머신러닝 엔지니어
• 난이도: 중급~고급 (Core ML, Foundation Models 등 복잡한 API 활용 필요)

핵심 요약

• 온디바이스 머신러닝 강화: 모든 처리가 디바이스 내부에서 이루어져 (예: Foundation Model, Core ML Tools)
• Zero Configuration & Privacy: Genmoji, Text Summarization 등 기능은 추가 코드 없이 자동 적용되며 데이터 전송 없이 처리
• 다양한 프레임워크 지원: ImageCreator Class, SpeechAnalyzer API, MPS Graph Integration 등 6DOF 객체 추적, 실시간 음성 분석, 멀티플랫폼 지원

섹션별 세부 요약

1. **Seamless Apple Intelligence Integration**

• Writing Tools, Genmoji, Image Playground는 표준 UI 프레임워크와 자동 연동
• Custom View 지원을 위한 간단한 API 추가 가능
• Optic ID Authentication으로 Apple Vision Pro의 고급 생체 인증 활용

2. **Foundation Model Power & Text Processing**

• Large Language Models 기반의 시스템 전체 지능 구현
• Text Summarization, Content Classification, Information Extraction 등 3줄로 언어 모델 통합 가능
• Structured Output Control과 Type-Safe Integration을 통한 Swift 타입의 자연어 지도 활용

3. **Core ML Tools & Performance Optimization**

• Unified Model Format으로 모든 Apple Silicon 기기에서 동일한 성능
• MPS Graph Integration, Metal Compatibility, BNNS Graph API를 통한 CPU/GPU/Neural Engine 최적화
• Performance Profiling을 위한 Xcode 내부 모델 분석 도구 제공

4. **AI 기반 텍스트/음성 분석**

• SpeechAnalyzer API는 SFSpeechRecognizer 대체, 장거리 음성 소스의 정확도 향상
• Natural Language API로 엔티티 인식, 언어 식별, 다국어 번역 기능 지원
• Document Recognition을 통한 구조화된 문서 요소 분류 및 Lens Smudge Detection 기능

5. **모델 훈련 및 연구 지원**

• Create ML과 MLX를 통한 사용자 맞춤형 모델 학습 및 실험적 구현
• Distributed Training으로 다중 기기에서의 확장성 제공
• Apple Hugging Face에서 사전 최적화된 모델 및 훈련 파이프라인 제공

결론

• 실무 적용 팁: Core ML Tools와 Foundation Models 활용으로 무료 API 키 및 오프라인 기능 지원
• 보안 및 성능: 디바이스 내 처리로 프라이버시 보장, MPS Graph Integration과 Metal Compatibility로 GPU 최적화
• 개발자 리소스: Developer Portal, WWDC Sessions, Developer Forums에서 샘플 코드 및 최신 튜토리얼 제공