Core ML的第一个版本于2017年6月发布，而新版本Core ML 2将带来30％的推理速度提升。他们使用两项分别称为“批量预测”和“量化”的技术来实现这一点。批量预测是指同时预测多个输入（例如，同时对四个图像进行预测，而不是逐个预测这些图像）。量化是指在推理期间比在训练期间用较少的位表示权重和激活。在训练期间，可以使用用于加权和激活的浮点数，但在非GPU设备上进行推理时，它们会减慢计算速度。通过使用8位或16位来表示权重或激活，仍然可以获得相应的结果，但速度比以前快了，而且体积减少了75％。

Core ML SDK的一个重要新功能是Create ML。开发者可以在Mac上使用Swift创建和训练自定义机器学习模型。然后他们可以用Core ML将模型整合到应用程序中

在演讲中，苹果还示例了Memrise公司（人们学习新语言的网站）如何使用他们的Core ML工具。以前，他们的开发人员需要24小时才能使用20,000张图像来训练模型。而在使用Create ML和Core ML 2之后，在MacBook Pro上将时间缩短至48分钟，在iMac Pro上则缩短至18分钟。另外，他们的模型尺寸从90MB减少到3MB。

Keras和scikit learn用户可以直接将他们的模型导入到Core ML中。Core ML的一个缺点是不能导入TensorFlow模型。不过，Google发布了一个公共工具，可以将它们转换为可以导入的格式。

读者可以在Apple的机器学习网站上了解有关Core ML 2的更多信息，还可以在机器学习期刊中找到有关机器学习如何集成到Apple产品中的其他信息。

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