2020苹果Core ML框架三大更新：更多层类型、模型加密、基于CloudKit模型部署

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  新智元报道  

编辑：雅新、舒婷

【新智元导读】今年苹果WWDC全球开发者大会上为我们带来了软硬件的更新。其中，苹果Core ML框架也带来了三项更新：更多的层类型，对模型加密的更多支持，以及在CloudKit上托管模型更新能力。

移动端机器学习不再是2020年热门新事物，将应用程序智能化早已成为行业的标准做法。

 

去年，苹果公司对Core ML进行了重大更新。今年的更新要简单得多：更多的层类型，对模型加密的更多支持，以及在CloudKit上托管模型更新能力。

 

CoreML是一个Apple框架，用于将机器学习模型集成到应用程序中。

              

其优势是，Core ML通过利用CPU，GPU和神经引擎来优化设备上的性能，同时最大程度地减少其内存占用空间和功耗，严格在用户设备上运行模型将消除对网络连接的任何需求，这有助于保持用户数据的私密性和应用程序的响应速度。

 

Core ML 还是一些其他苹果框架和功能的基础。CoreML是视觉处理，自然语言，speech转换音频文本，以及音频识别的核心模型，Core ML 本身构建于低层面的原语之上，比如 Accelerate and BNNS 和 Metal Performance Shaders。

       

更多的层类型，为Core ML带来更多的功能

这些新的层类型是：

                

新的层类型只能在高版本中被使用，这意味着系统必须是iOS 14和macOS 11.0，或者更高的版本。

 

另一个有用的改进是针对InnerProductLayer、BatchedMatMulLayer的8位量化操作。

 

在Core ML的早期版本中，用户可以量化权重，但是在加载模型时权重将被反量化为浮点数。利用新的 int8DynamicQuantize 功能，权重在加载时保持为8位整数值，并且实际计算也使用整数进行。

 

使用INT8进行计算的潜力很大，就速度上而言可能比浮点运算快得多。但是研究人员指出，这是否仅对CPU而非GPU有利，因为GPU确实更喜欢浮点。也许即将发布的Neural Engine的更新将支持INT8操作。

 

CPU上的Core ML现在也可以使用16位浮点运算而不是32 位浮点运算（在A11 Bionic及更高版本上）。16位浮点数现在是一流的Swift数据类型。通过CPU本身支持的16位浮点数，Core ML的速度可以提高两倍以上！ 

在CloudKit上，可以实现托管模型更新

这项新的Core ML功能可让用户独立于应用程序更新模型。

现有应用程序无需发布应用程序更新，而只需下载mlmodel文件的新版本。这不是一个新的想法，一些第三方供应商都为此提供了SDK，自己构建它也不难。

使用Apple解决方案的优点是模型托管在Apple Cloud上。

       

用户的应用程序中可能有多个模型，模型集合可以将多个模型捆绑在一起，更新时应用程序便会立即更新所有模型。用户可以在CloudKit仪表板上创建这些集合。在应用程序中，用户还可以使用MLModelCollection下载和管理模型更新。

         

为了准备要部署的Core ML模型，Xcode中有一个Create Model Archive按钮。这将写入一个.mlarchive文件。用户可以将此模型版本上传到CloudKit仪表板，然后将其放入模型集合中。（mlarchive实际上只是一个包含mlmodelc文件夹内容的zip文件。）

 

另一个不错的功能是用户可以将不同的模型集合部署到不同的用户。比如，iPhone上的摄像头与iPad上的摄像头不同，因此用户可能需要创建模型的两个版本，然后将一个发送给该应用程序的iPhone端，另一个发送给iPad端。

 

用户可以为设备（iPhone / iPad /电视/手表），操作系统和版本，区域代码，语言代码和应用版本创建定位规则。

 

新模型的版本部署不是立即进行的。应用程序需要先在某个时刻检测到新模型可用，并自动下载该模型，将其放置在应用程序的沙箱中。但是用户无法控制何时或如何发生这种情况，Core ML可能会在不使用手机时在后台执行下载。

 

因此，最好将使用内置模型作为后备选项来交付应用程序，比如可以同时处理iPhone和iPad的通用模型。

模型加密，让专有技术不再被盗用

以往，窃取用户的Core ML模型再将其粘贴到其他应用程序中，是一件非常容易的事情。

 

从iOS 14 / macOS 11.0开始， Core ML可以自动加密和解密模型，陌生人便不可以窥视用户的mlmodelc文件夹。不管用户有没有新的CloudKit部署，都可以加密。

 

     

 

Xcode加密编译的模型mlmodelc不是原始的mlmodel文件。这个模型在用户设备上会永久加密。

 

当应用程序实例化模型时，Core ML才会自动对其解密。此解密版本不会在任何位置存储为文件，仅储存在内存中。

 

首先，用户需要一个加密密钥，而用户并不需要管理此密钥。Xcode的Core ML模型查看器中现在有一个「创建加密密钥」按钮。当用户单击此按钮时，Xcode会生成一个与Apple开发人员团队帐户关联的新加密密钥。

              

此过程将创建一个新的.mlmodelkey文件。该密钥存储在Apple的服务器上，但是用户还可以获得在Xcode中加密模型所需的本地副本，无需在应用程序中嵌入此加密密钥。

 

若要加密Core ML模型，用户可以添加--encrypt YourModel.mlmodelkey到模型的编译器标志。或者如果要使用CloudKit部署，需在创建模型档案时需要提供加密密钥。

 

要在应用程序实例化的时候解密模型，Core ML将需要通过网络从Apple的服务器中获取加密密钥，因此显然需要网络连接。Core ML仅在用户第一次使用该模型时需要连接网络。

 

如果网络中断并且尚未下载加密密钥，则应用将无法实例化Core ML模型。因此，用户应该使用新YourModel.load()功能。它可以完成处理程序并提示用户响应加载的错误。

 

这个功能很容易在应用程序中实现，很好的解决了盗用专有技术的问题。

 

此外，Create ML在今年也有了很大的改进， 提供了新的模板和训练功能。

 

用户使用Xcode 12的新版本，可以暂停训练并继续，保存模型检查点，并预览模型的运行状况，用户可以更好地控制训练过程。在CreateML.framework中，还提供了更多针对视觉和自然语言的 API。

参考链接：

https://machinethink.net/blog/new-in-apple-machine-learning-2020/