MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Apples neuester Machine-Learning-Workflow bietet Entwicklern eine strukturierte Methode, um KI-Modelle effizient in Apps zu integrieren. Diese Entwicklung ist besonders relevant für Unternehmen, die auf Apple Silicon setzen.
Apple hat einen neuen Workflow für Machine Learning vorgestellt, der Entwicklern hilft, KI-Modelle effizient in Apps zu integrieren. Dieser Workflow besteht aus drei Hauptschritten: trainieren, vorbereiten und integrieren. Besonders im Fokus stehen dabei die neuen Features des PyTorch-Frameworks und der Core ML API, die die Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen vereinfachen.
Der erste Schritt im Workflow ist das Training des KI-Modells. Hierbei wird ein passendes Basismodell ausgewählt, das gegebenenfalls in ein geeignetes Format übertragen werden muss. Eine Vielzahl an Modellen steht auf Plattformen wie Hugging Face zur Verfügung, die als eine Art GitHub für maschinelles Lernen fungiert. Dort finden sich populäre Modelle wie Metas LLaMA, Microsofts BERT und OpenAIs GPT.
Apple selbst veröffentlicht ebenfalls Tools und Modelle auf Hugging Face, jedoch teilt es zu seinem Apple Foundation Model (AFM) für Apple Intelligence nur ein Paper auf seiner Forschungsseite. Foundation Models eignen sich besonders gut für eigene Apps, da sie für breite Aufgabenspektren vortrainiert sind und durch Finetuning für spezifische Anwendungsfälle angepasst werden können.
Das MLX-Framework von Apple, das zum Training und Finetuning von Modellen dient, ist als Open Source auf GitHub verfügbar. Es ist speziell für Apple Silicon optimiert und läuft nur auf den hauseigenen Prozessoren. Die Funktionen von MLX ähneln denen der verbreiteten Frameworks Tensorflow und PyTorch und bieten API-Bindings für C, C++ und Swift sowie für Python, das in der KI-Community besonders beliebt ist.
Die Integration von KI-Modellen in Apps ist der letzte Schritt des Workflows. Hierbei wird das trainierte Modell in die App integriert, um auf Benutzereingaben zu reagieren. Ein Beispiel dafür ist eine einfache Chat-App, die auf Benutzereingaben mit selbst erzeugten Texten reagiert. Diese App nutzt die neuen Features des PyTorch-Frameworks und der Core ML API, um eine nahtlose Benutzererfahrung zu bieten.
Der neue Workflow von Apple zeigt, wie wichtig es ist, dass Unternehmen ihre Entwicklungsprozesse an die neuesten technologischen Fortschritte anpassen. Durch die Nutzung von Foundation Models und die Optimierung für Apple Silicon können Entwickler leistungsfähige und effiziente KI-gestützte Anwendungen erstellen, die den Anforderungen moderner Nutzer gerecht werden.
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