Crear un ejecutor CoreML general (coreml.new_model_request)

coreml.new_model_request carga un modelo CoreML ya compilado y crea un ejecutor general independiente de Vision. Es adecuado para modelos de texto, modelos con entrada tensorial, modelos con múltiples entradas y salidas, modelos de embeddings y cualquier modelo cuya entrada no sea una imagen normal.

Si el modelo forma parte de un flujo de reconocimiento de imágenes y quieres pasar directamente un objeto image, usa preferentemente new_vision_request. Si necesitas preparar tus propias características de entrada, o la entrada del modelo contiene MLMultiArray, tokens de texto o varias entradas con nombre, usa esta interfaz.

coreml.session(...) es también un alias de esta función.

Declaración

ejecutor_general, información_del_error = coreml.new_model_request(ruta_del_modelo_compilado)

o

ejecutor_general, información_del_error = coreml.new_model_request({
    compiled_model_path = ruta_del_modelo_compilado,
    uses_cpu_only = CPU,
    compute_units = configuración_de_unidades_de_cómputo,
})

Parámetros

• compiled_model_path
  Ruta del directorio del modelo .mlmodelc ya compilado, de tipo texto.

• uses_cpu_only
  Booleano opcional: si se usa únicamente la CPU de forma predeterminada; predeterminado false.

• compute_units
  Texto opcional, efectivo en iOS 12+. Admite los valores siguientes:

  • "all"
  • "cpu_only" o "cpu"
  • "cpu_and_gpu" o "gpu"
  • "cpu_and_neural_engine", "ane" o "neural_engine" (iOS 16+)

  Cuando uses_cpu_only = true, se fuerza preferentemente la configuración CPUOnly de la CPU.

Valor de retorno

• ejecutor_general
  Objeto ejecutor general; si falla la creación, devuelve nil.

• información_del_error
  Texto: en caso de creación correcta devuelve nil; si falla, devuelve la información del error.

Descripción

Disponible en versiones posteriores a 20260319

• La capacidad básica es compatible con iOS 11+.
• La configuración de compute_units depende de iOS 12+.
• Si el modelo declara una característica de imagen y quieres pasar directamente image_object a esta solicitud general, necesitas iOS 13+.
• Los parámetros de entrada deben usar una tabla de asignación por nombre, por ejemplo { input_ids = ids }.
• Los valores de entrada admiten números, cadenas, booleanos, diccionarios, MLMultiArray y objetos image cuando el modelo declara una característica de imagen.
• Este objeto solo realiza la inferencia del modelo; no prepara imágenes ni tokeniza texto. Esos pasos deben prepararse en Lua.
• Puedes reutilizar el mismo objeto ejecutor con predict()/run(); es preferible guardarlo en caché en vez de crearlo para cada inferencia.
• Si un dispositivo antiguo o algún modelo es inestable con el backend predeterminado, establece uses_cpu_only = true al crearlo.

Comprobar el tipo

Declaración

es_ejecutor_general = coreml.is_model_request(valor_a_comprobar)

o

es_ejecutor_general = coreml.is_session(valor_a_comprobar)

Parámetros

• valor_a_comprobar
  Valor cuya naturaleza de objeto ejecutor general CoreML se quiere comprobar.

Valor de retorno

• es_ejecutor_general
  Booleano: devuelve true si lo es y false en caso contrario.

Descripción

• coreml.is_session() y coreml.is_model_request() son interfaces equivalentes.
• Son útiles para proteger tipos o validar parámetros en encapsulados Lua generales.
• Si ya tienes el valor devuelto por new_model_request(...)/session(...), normalmente no necesitas llamarlas.

Ejemplo

local compiled_model_path = XXT_HOME_PATH.."/models/demo_text.mlmodelc"

local req, err = coreml.new_model_request({
    compiled_model_path = compiled_model_path,
    uses_cpu_only = false,
    compute_units = "all",
})
if not req then
    error(err)
end

local out = assert(req:predict({
    input_ids = ids,
}))

print(req:input_names())
print(req:output_names())
print(out[1])