애플, 허깅페이스에 온디바이스용 코어 ML 모델 20종 공개

애플이 허깅페이스를 통해 온디바이스 동작에 맞춘 새로운 코어 ML(Core ML) 모델 20종과 데이터셋 4개를 공개했다. iOS나 macOS 앱 개발자는 클라우드 서버 없이도 최적화된 비전 모델을 프로젝트에 바로 넣어 로컬에서 구동할 수 있다.

어떤 작업을 할 수 있나

공개된 모델들은 컴퓨터 비전 작업 전반을 다룬다. 이미지 분류를 위한 FastViT, 단안 깊이 추정을 위한 DepthAnything, 시맨틱 분할을 처리하는 DETR 등이 포함됐다.

허깅페이스의 CEO 클레망 들랑그는 이번 모델들이 실생활 앱 기능에 즉시 활용될 수 있다고 설명했다. 사진 속 배경을 깔끔하게 지우거나 카메라에 비친 사물을 실시간으로 인식해 외국어로 이름을 알려주는 기능을 손쉽게 만들 수 있다.

20종의 모델과 함께 공개된 4개의 데이터셋을 활용하면 개발자가 자체적인 파인튜닝과 평가 작업도 진행할 수 있다.

온디바이스 동작 방식과 특징

이번 모델들은 애플 실리콘과 코어 ML 프레임워크에 맞춰 최적화되어 메모리 점유율과 전력 소모를 크게 줄였다.

인터넷 연결 없이 기기 내부에서만 전적으로 실행되는 점이 핵심이다. 네트워크 왕복 지연이 없어 반응 속도가 빠르고, 사용자의 사진이나 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않아 개인정보를 안전하게 보호할 수 있다.

해당 모델과 데이터셋은 허깅페이스의 애플 공식 저장소에서 누구나 바로 내려받아 쓸 수 있다.

왜 중요한가

애플 생태계 개발자 입장에서 오픈소스 모델을 코어 ML로 직접 변환하고 모바일 칩에 맞춰 튜닝하는 작업은 번거로운 과정이었다. 애플이 직접 최적화한 가중치를 공개하면서 도입 장벽이 크게 낮아졌다.

비전 작업을 온디바이스로 처리하면 값비싼 클라우드 추론 비용을 아끼고 개인정보 보호 기준도 충족할 수 있다. 앱에 배경 분리나 사물 인식 기능을 추가하려는 개발자라면 지금 바로 테스트해 볼 만하다.