Como fazer aprendizado de máquina no Mac

O aprendizado de máquina está remodelando a forma como vivemos. De acordo com um relatório de pesquisao mercado de aprendizado de máquina poderá atingir a impressionante cifra de US$ 74,74 bilhões em 2032.

Seu Mac pode ser a ferramenta perfeita para entrar nessa revolução. Os chips M da Apple transformaram os Macs em potências inesperadas para execuções baseadas em IA. Eles são absolutamente revolucionários.

Pronto para experimentar o aprendizado de máquina no Mac? Explore os detalhes em nosso artigo abrangente.

Recursos de aprendizado de máquina no Mac 

Os chips M1, M2 e M3 da Apple foram projetados para cargas de trabalho de aprendizado de máquina. A GPU integrada e a arquitetura de memória unificada agem como uma equipe sincronizada, reduzindo os atrasos quando os componentes passam dados para frente e para trás.

• Aceleração de GPU

O processador gráfico integrado acelera os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, especialmente o treinamento de modelos.c

• Arquitetura de memória unificada

No Mac, os dados permanecem em um só lugar, eliminando transferências tediosas que tornam outros sistemas mais lentos. Essa integração aumenta a eficiência e permite que os modelos de IA e ML sejam executados rapidamente.

Soluções de ML nativas da Apple

Criar ML

O Create ML transforma o treinamento de modelos em um sistema de arrastar e soltar. Você pode considerá-lo um Photoshop para aprendizado de máquina:

• Classificação de imagens: Identificar produtos defeituosos em uma linha de fábrica
• Detecção de objetos: Rastreie bolas de futebol em filmagens de jogos ao vivo
• Classificação do texto: Marcar automaticamente os e-mails dos clientes como urgentes ou normais
• Classificação da pose da mão: Crie aplicativos de AR que respondam a gestos com os dedos
• Transferência de estilo: Transforme fotos de férias em pinturas de Van Gogh. 

Núcleo ML

O Core ML é a ponte entre os modelos brutos e os aplicativos do mundo real. Converta as criações do TensorFlow ou do PyTorch em formatos compatíveis com a Apple:

• Otimização de modelos: Reduza a gordura computacional sem sacrificar a precisão
• Implantação: Execute modelos off-line em iPhones ou iPads, perfeito para recursos que precisam de respostas instantâneas

Estruturas populares de ML e seu desempenho no Mac

TensorFlow

O backend Metal do TensorFlow usa a GPU do seu Mac para aumentar o desempenho. Isso acelera o tempo de treinamento, especialmente em tarefas com muitos gráficos.

PyTorch

O PyTorch é totalmente otimizado para o hardware da Apple. Os adeptos do Python obtêm uma aceleração com potência de metal que o torna ideal para prototipagem rápida.  

MLX

A nova estrutura MLX da Apple parece perfeitamente projetada para o Apple Silicon:

• Diferenciação automática: Trata do cálculo nos bastidores
• Computação preguiçosa: Otimiza o desempenho computando apenas o que é necessário 
• Modelos em grande escala: Executa modelos de transformadores de forma eficiente

Como fazer aprendizado de máquina no Mac: Configuração passo a passo

A configuração de um Mac para aprendizado de máquina requer as ferramentas e as configurações corretas para empregar o desempenho otimizado do Apple Silicon. Ao instalar as principais estruturas e utilizar as soluções de aprendizado de máquina da Apple, você pode treinar e implementar modelos em seu dispositivo.

1. Instalar as ferramentas necessárias

• Use o Homebrew (o canivete suíço de todo desenvolvedor de Mac) para configurar ambientes Conda
• Instale o TensorFlow (TensorFlow-Mac OS + TensorFlow-metal) ou o PyTorch

2. Explore o MLX

• Instale as dependências usando o pip install
• Teste modelos pré-construídos, como o Stable Diffusion, e veja seu Mac gerar arte a partir de instruções de texto 

3. Utilizar o Create ML

• Treine modelos visualmente usando a interface intuitiva do aplicativo Create ML
• Incorporar modelos treinados em aplicativos usando Swift (a linguagem de codificação da Apple)

4. Otimizar modelos para implantação

• Converta modelos de terceiros para o formato do Core ML usando as ferramentas do Core ML

Dicas para fluxos de trabalho eficientes

• Arquitetura de memória unificada: Permita que os componentes compartilhem recursos livremente, como colegas de trabalho dividindo um quadro branco
• Treinamento de precisão misto: Use cálculos de 16 bits sempre que possível, pois é como uma abreviação para sua GPU
• Desempenho de referência: Teste diferentes tamanhos de lote para encontrar o ponto ideal de desempenho do seu Mac 

Software e ferramentas recomendados para usuários de Mac

• TensorFlow para treinamento acelerado por GPU
• PyTorch para desenvolvedores Python 
• JAX para computação numérica
• Criar ML para prototipagem rápida
• Ferramentas básicas de ML para implementação simples

É recomendável avaliar a integração do ecossistema da Apple e a velocidade bruta, dependendo de suas necessidades específicas. 

Limitações e considerações

• GPU NVIDIA Gap: Não há ferramentas otimizadas para CUDA, apenas o ecossistema da Apple
• Realidades de desempenho: Os chips da série M impressionam, mas as GPUs da NVIDIA ainda dominam o treinamento de modelos em massa

Conclusão

História do MacBook mostra como os computadores da Apple evoluíram para uma poderosa plataforma de aprendizado de máquina devido à GPU integrada e à arquitetura de memória do Apple Silicon. O treinamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos Apple foram facilitados com o uso do Create ML e do Core ML, que são estruturas próprias da Apple.

Estruturas populares, como TensorFlow e PyTorch, também têm bom desempenho em Macs com suporte a back-end Metal. Para começar, os usuários podem configurar um ambiente Conda, explorar o MLX e otimizar modelos com o Core ML Tools. Embora os Macs sejam excelentes em muitas tarefas de ML, eles não têm suporte para GPU NVIDIA, o que pode afetar determinadas cargas de trabalho. Em geral, os Macs oferecem uma plataforma robusta para aprendizado de máquina, equilibrando a facilidade de uso com um desempenho eficiente.

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Perguntas frequentes 

Posso treinar modelos de aprendizado de máquina sem codificação em um Mac?

Sim! O Create ML da Apple é como um rodízio de treinamento para IA, sem necessidade de codificação. Quer treinar seu Mac para reconhecer raças de cães em fotos ou detectar erros de digitação em documentos? Basta arrastar seus dados para a interface visual do Create ML, escolher uma tarefa (como classificação de imagens ou análise de texto) e deixar que ele faça sua mágica. Ele é perfeito para designers, escritores ou qualquer pessoa alérgica a Python.

Como o macOS se compara ao Windows e ao Linux para o desenvolvimento de aprendizado de máquina?

O MacOS oferece uma interface fácil de usar e um shell semelhante ao Unix, mas pode não ser compatível com algumas ferramentas específicas do Windows. O Linux é geralmente preferido por sua flexibilidade e suporte mais amplo a várias estruturas de ML.