Link to this sectionApple Core AI Entegrasyonu#

Core AI, Apple'ın sinir ağlarını doğrudan Apple silikon üzerinde çalıştırmaya yönelik yeni çerçevesidir. Bu çerçeve, .aimodel model formatını, modern bir Swift çıkarım API'sini, PyTorch tabanlı dönüştürme araçlarını, çalışma zamanı öncesi derlemeyi, model özelleştirmeyi ve özel hata ayıklama ve profil oluşturma araçlarını tanıtır.

Apple, Core AI'ı cihaz üzerinde AI yürütmenin bir sonraki evrimi ve cihaz üzerinde Apple Intelligence'ın arkasındaki çıkarım çerçevesi olarak tanımlar. Kompakt görüntü modellerinden büyük üretken modellere kadar güncel sinir ağı mimarileri için tasarlanmıştır ve CPU, GPU ve Apple Neural Engine (ANE) genelinde iş planlaması yapabilir.

Core AI, Core ML'in yeni bir adı olmaktan ziyade yeni bir dağıtım yoludur. Bu çerçeveler farklı model formatları, dönüştürme araçları, çalışma zamanı API'leri ve uygulama entegrasyon desenleri kullanır.

Link to this sectionCore AI ve Core ML Karşılaştırması#

Core ML, bir uygulamanın geniş cihaz kapsamına, Vision çerçevesi entegrasyonuna veya karar ağaçları ve tablo veri hatları gibi model türlerine ihtiyaç duyduğu durumlarda uygun seçenek olmaya devam etmektedir. Apple, Core ML'i desteklemeye devam etmekte ve sinir ağı olmayan model türlerine sahip geliştiricileri ona yönlendirmektedir.

Link to this sectionCore AI Formatı Nasıl Çalışır#

Core AI oluşturma iş akışı bir PyTorch modeliyle başlar:

PyTorch model
    ↓ torch.export
ExportedProgram
    ↓ coreai-torch
Core AI program
    ↓ optimize and save
.aimodel
    ↓ specialize or compile ahead of time
Apple silicon executable

Apple'ın coreai-torch paketi, PyTorch ATen işlemlerini Core AI işlemlerine indirgeyerek bir torch.export.ExportedProgramı dönüştürür. Desteklenmeyen işlemler özel bir indirgeme veya özel bir Metal çekirdeği ile uygulanabilir.

Ortaya çıkan .aimodel, özelleştirilmemiş bir model varlığıdır. Bir uygulama modeli hazırladığında, Core AI onu hedef cihaz için özelleştirir. Uygulamalar bunun ilk kullanımda gerçekleşmesine izin verebilir, özelleştirmeyi daha erken talep edebilir veya ilk yükleme süresini azaltmak için çalışma zamanı öncesi derlenmiş bir model gönderebilir.

Swift'te uygulamalar, varlığı Core AI çerçevesi ile yükler, bir çıkarım işlevi seçer, türü belirlenmiş NDArray girişleri sağlar ve adlandırılmış çıktıları alır. Bu, bir Core ML modelini bir Vision isteği içine sarmalamaktan farklıdır, bu nedenle Core AI'ı benimsemek, .aimodel varlıkları için tasarlanmış bir uygulama çalışma zamanı gerektirir.

Uygulama ayrıntıları için Apple'ın AIModel, model özelleştirme ve önbelleğe alma ve çalışma zamanı öncesi derleme belgelerine bak.

Link to this sectionGelecekteki Ultralytics Kullanımı#

Planlanan entegrasyon yayınlandıktan sonra, Python API öğesinin bir YOLO26 modelini özel bir format değeriyle .aimodel dosyasına dışa aktarması beklenmektedir:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.export(format="coreai")  # Planned: creates yolo26n.aimodel

Eşdeğer planlanan CLI komutu şudur:

yolo export model=yolo26n.pt format=coreai # Planned: not yet available

Son bağımsız değişkenler, desteklenen YOLO görevleri, hassasiyet seçenekleri ve dinamik şekil davranışı, dışa aktarıcı uygulandıktan ve doğrulandıktan sonra Dışa aktarma modu içinde belgelenecektir.

iOS 27 veya macOS 27 üzerinde bir uygulama, dışa aktarılan varlığı Apple'ın Core AI Swift API'si aracılığıyla yükler ve çalıştırır. Aşağıdaki işlev ve tensör adları açıklayıcıdır; desteklenen Ultralytics çıktı sözleşmesi, dışa aktarıcı ile birlikte yayınlanacaktır:

import CoreAI

let modelURL = Bundle.main.url(forResource: "yolo26n", withExtension: "aimodel")!
let model = try await AIModel(contentsOf: modelURL)
guard let function = try model.loadFunction(named: "main") else {
    throw AppError.missingInferenceFunction
}

let outputs = try await function.run(inputs: ["image": imageTensor])

Mevcut Core ML ve Vision iş akışından farklı olarak, gelecekteki Core AI yolu, görüntü ön işlemeyi, NDArray oluşturmayı, model meta verilerini ve çıktı kod çözmeyi Ultralytics iOS SDK içinde tanımlamayı gerektirecektir. Apple, güncel API ayrıntılarını Core AI çerçeve belgelerinde ve çalışan model örneklerini Core AI modelleri deposunda sağlar.

Link to this sectionCore AI'ın Avantajları#

Core AI, gelecekteki Ultralytics dağıtımı için birkaç umut verici avantaj sunar:

• Modern PyTorch dışa aktarma yolu: Dönüştürme, birçok mevcut dışa aktarıcı tarafından kullanılan izleme iş akışından daha etkileyici bir PyTorch grafiğini koruyarak torch.export ile başlar.
• İnce ayarlı çalışma zamanı kontrolü: Uygulamalar özelleştirmeyi, derlenmiş model önbelleklerini, çıkarım işlevlerini, belleği ve işlem yerleşimini yönetebilir.
• Gelişmiş model desteği: Durum bilgili yürütme, dinamik şekiller, tek bir yapıt içinde birden fazla işlev ve özel Metal çekirdekleri, modern vizyon ve üretken mimariler için tasarlanmıştır.
• Özel geliştirici araçları: Core AI Hata Ayıklayıcı, grafikleri ve tensör değerlerini inceleyebilir ve bunları orijinal Python koduna kadar izleyebilir. Xcode ve Instruments, çalışma zamanı profil oluşturma sağlar.
• Sıfır kopyalama fırsatları: Core AI, kamera, grafikler ve çıkarım iş yükleri arasındaki kopyalamaları azaltmayı amaçlayan depolama ve arabellek kontrolleri sunar.
• Apple silikon optimizasyonu: Cihaz özelleştirmesi, Apple'ın bir modeli belirli bir cihazda bulunan CPU, GPU ve Neural Engine için optimize etmesine olanak tanır.
• Esnek sıkıştırma: Apple'ın Core AI Optimizasyon araçları, düşük bit ağırlık formatları dahil olmak üzere nicemleme, paletleme ve budamayı destekler.

Bu yetenekler, dinamik yürütmeye, daha büyük çok modlu bileşenlere veya mevcut Core ML işlemlerine düzgün bir şekilde eşlenmeyen özel işlemlere sahip gelecekteki YOLO modelleri için özellikle yararlı olabilir.

Link to this sectionMevcut Dezavantajlar ve Sınırlamalar#

Core AI şu anda canlı ortamdaki Core ML yolunun bir alternatifi değildir:

• Yeni işletim sistemi gereksinimi: Genel çerçeve iOS 27 ve macOS 27 neslini hedeflerken, Core ML çok daha geniş bir kurulu tabanı destekler.
• Beta yazılım: Apple'ın Core AI çerçevesi ve Python araç zincirinin bazı bölümleri hala ön aşamadadır ve kararlı sürümlerinden önce değişebilir.
• Daha dar dışa aktarma ortamı: coreai-torch şu anda Python 3.11 veya daha yeni bir sürümü ve güncel PyTorch sürümlerini gerektirir; bu, Ultralytics'in desteklediği Python ve PyTorch aralığından çok daha dardır.
• Mevcut Ultralytics komutu yok: yolo export format=coreai uygulanmamış, test edilmemiş veya Ultralytics'in uyumluluk garantileri kapsamında değildir.
• Henüz Ultralytics uygulama çalışma zamanı yok: Resmi YOLO iOS uygulaması ve Flutter eklentisi, şu anda Core ML varlıklarını MLModel ve Vision aracılığıyla yükler.
• Uygulama geçişi gerekli: Bir .aimodel dosyası .mlpackage yerine kullanılamaz; model yükleme, ön işleme, çıkarım çağrıları, meta veri işleme ve çıktı kod çözme işlemleri bir Core AI uygulamasına ihtiyaç duyar.
• Sınırlı üretim kanıtı: Performans, güç kullanımı, ilk çalıştırma özelleştirme süresi, doğruluk ve sıkıştırmanın desteklenen YOLO görevi ve cihaz matrisi genelinde doğrulanması gerekir.
• Yerleşik eski NMS hattı yok: Core ML, eski YOLO algılama modelleri için bir NMS aşamasını paketleyebilir. İlk Core AI entegrasyonunun, NMS içermeyen YOLO26 modellerine odaklanması beklenmektedir.

Link to this sectionHangi Apple Formatını Kullanmalısın?#

Şu durumlarda bugün Core ML kullan:

• Desteklenen bir Ultralytics dışa aktarma komutuna ihtiyacın varsa
• Mevcut ve eski Apple işletim sistemlerinde dağıtım yapman gerekiyorsa
• Ultralytics iOS veya Flutter SDK ile entegrasyona ihtiyacın varsa
• Vision çerçevesi görüntü işlemeye ihtiyacın varsa
• Test edilmiş FP16 ve INT8 YOLO dağıtımına ihtiyacın varsa
• Uyumlu eski algılama modelleri için gömülü NMS'ye ihtiyacın varsa

iOS 27 veya macOS 27 gereksinimini karşılayabiliyorsan ve şu durumlarda gelecekte Core AI'ı değerlendir:

• En yeni Apple cihaz içi sinir ağı çalışma zamanına ihtiyacın varsa
• Açık özelleştirme ve önbellek yönetimine ihtiyacın varsa
• Gelişmiş dinamik veya durum bilgili model yürütmeye ihtiyacın varsa
• Özel Core AI işlemleri veya Metal çekirdeklerine ihtiyacın varsa
• Ayrıntılı Core AI grafiği hata ayıklama ve çalışma zamanı profil oluşturmaya ihtiyacın varsa

Uygulamalar geçiş yaparken Core ML ve Core AI'ın bir arada var olması beklenmektedir. Core AI'ı desteklemek, dağıtım hedefleri ve uygulama sözleşmeleri farklı olduğundan Core ML ihtiyacını hemen ortadan kaldırmaz.

Link to this sectionUltralytics Yol Haritası#

Ultralytics, iOS 27 ve macOS 27 genel kullanıma sunulduktan sonra 2026'nın 4. çeyreğinde özel bir coreai dışa aktarma hedefini değerlendirmeyi planlamaktadır. İlk çalışmanın, yerleşik Apple dağıtım hedefleri için Core ML'i korurken NMS içermeyen YOLO26 modellerine ve .aimodel formatına odaklanması beklenmektedir.

Core AI desteklenen bir dışa aktarma formatı haline gelmeden önce, entegrasyonun şunlara ihtiyacı vardır:

1. Algılama, örnek bölümleme, anlamsal bölümleme, sınıflandırma, poz ve yönelimli sınırlayıcı kutular genelinde dışa aktarma ve sayısal doğrulama.
2. PyTorch ve Core ML temellerine karşı FP16 ve nicemlenmiş doğruluk testi.
3. Cihaz üzerinde gecikme, bellek, güç ve özelleştirme kıyaslamaları.
4. Ultralytics iOS SDK içinde Core AI model yükleme ve ön işleme.
5. Flutter entegrasyonu ve iOS 27'nin altındaki cihazlar için bir uyumluluk stratejisi.
6. Kararlı Apple çerçevesi ve dönüştürme aracı sürümleri.

Kullanılabilirlik için Ultralytics yol haritasını ve sürüm notlarını takip et. Destek yayınlanana kadar, .aimodel dosyaları üreten komutlar veya üçüncü taraf yamalar deneyseldir ve desteklenen Ultralytics dışa aktarma matrisinin dışındadır.

Link to this sectionEk Kaynaklar#

• Apple Core AI genel bakış
• Core AI çerçeve belgeleri
• Core AI PyTorch Uzantıları
• Core AI Optimizasyonu
• Apple Core AI modelleri deposu
• Ultralytics Core ML entegrasyonu

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionUltralytics şu anda YOLO modellerini .aimodel formatına dışa aktarabiliyor mu?#

Hayır. Ultralytics şu anda Apple'ın Core ML .mlpackage formatını model.export(format="coreml") aracılığıyla desteklemektedir. Yerel bir Core AI dışa aktarma hedefi planlanmaktadır ancak henüz desteklenen dışa aktarıcıların bir parçası değildir.

Link to this sectionCore AI, Core ML'in yerini mi alıyor?#

Hemen değil. Core AI, Apple'ın modern sinir ağları için yeni yoludur; Core ML ise desteklenmeye devam etmekte olup daha geniş işletim sistemi kapsamı, Vision entegrasyonu ve sinir ağı dışı model desteği sağlamaktadır.

Link to this sectionBir .mlpackage dosyasını .aimodel olarak yeniden adlandırabilir miyim?#

Hayır. Farklı model temsilleri içerirler ve farklı çerçeveler tarafından yüklenirler. Dönüşümün, kaynak modelden başlayarak uygun Apple araç zinciri aracılığıyla yapılması gerekir.

Link to this sectionUltralytics Core AI entegrasyonu format=coreml yerini alacak mı?#

İlk entegrasyonun Core ML ile birlikte var olması beklenmektedir. Gelecekteki herhangi bir değiştirme kararı; işletim sistemi benimsenmesine, kararlı araçlara, performansa ve alt sistem iOS ve Flutter desteğine bağlıdır.