在苹果公司，CoreML是一个专为在设备上进行机器学习推理而设计的框架。当在设备上进行推理时，需要特别注意创建一个体积小、延迟低且功耗低的模型。CoreML允许轻松地拥有一个模型文件——在苹果生态系统中被称为.mlmodel文件——以便部署到iPhone和其他苹果设备上。该模型格式经过优化，以利用苹果的神经引擎，从而使模型运行得更快，功耗更低。
可以使用像CreateML这样的工具来创建一个CoreML模型。也可以从TensorFlow导入.h5文件，或者从Python导入.pt文件。总的来说，CoreML是一个在苹果生态系统中快速启动设备上机器学习项目的简便方法。
在2019年的全球开发者大会上，苹果公司为其无代码机器学习应用CreateML增加了目标检测功能。这意味着，理论上，可以得到一个适合在iPhone应用程序中使用的经过训练的模型，而无需编写任何代码。
CoreML和CreateML的结合使用，为开发者提供了一个强大的工具，可以在不编写代码的情况下，快速地在苹果设备上部署机器学习模型。这不仅简化了开发流程，还使得更多的非专业开发者能够利用机器学习技术，开发出具有智能功能的应用程序。
通过CoreML，开发者可以利用苹果设备上的硬件优势，如神经引擎，来加速模型的推理过程。这意味着，即使是复杂的机器学习模型，也能在用户的设备上实时运行，而不会显著影响设备的电池寿命。
此外，CoreML还支持多种流行的机器学习模型格式，如TensorFlow和PyTorch，这使得开发者可以轻松地将现有的模型迁移到苹果设备上。这种灵活性和易用性，使得CoreML成为了苹果开发者在进行机器学习项目时的首选框架。
随着人工智能技术的不断发展，CoreML和CreateML在苹果生态系统中的作用越来越重要。它们不仅为开发者提供了强大的工具，还推动了人工智能技术的普及和应用。