ОГЛЯД ФРЕЙМВОРКІВ ДЛЯ МОБІЛЬНОЇ ІНФЕРЕНЦІЇ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ НА ПЛАТФОРМІ iOS

Анотація

У статті проведено аналіз розвитку бібліотек машинного навчання, виділено основні ML фреймворки, які можна використовувати для мобільних додатків на платформі iOS.  Описано принципові відмінності та рекомендації застосовування. Проаналізовано еволюцію інструментів глибокого навчання, починаючи з Theano та Caffe, до сучасних рішень, таких як Core ML, TensorFlow Lite (LiteRT), ONNX Runtime, PyTorch Mobile та ExecuTorch. Здійснено порівняння їхніх можливостей, форматів моделей, способів інтеграції та обмежень. Особливу увагу приділено питанню гнучкості, простоти впровадження та відповідності обраному фреймворку до практичних потреб розробників мобільних додатків.