apple-on-device-ai
Apple Siliconでオンデバイスに基盤モデルフレームワーク、Core ML、オープンソースLLMランタイムを統合する方法をカバーします。Foundation Models（LanguageModelSession、@Generable、@Guide、SystemLanguageModel、構造化出力、ツール呼び出し）、Core ML（coremltools、モデル変換、量子化、パレッタイズ、枝刈り、Neural Engine、MLTensor）、MLX Swift（トランスフォーマー推論、ユニファイドメモリ）、llama.cpp（GGUF、クロスプラットフォームLLM）を対象とします。ツール呼び出しAI機能の構築、ガイド付き生成スキーマの使用、モデル変換、またはオンデバイス推論の実行時に使用します。
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Integrate on-device AI using Foundation Models framework, Core ML, and open-source LLM runtimes on Apple Silicon. Covers Foundation Models (LanguageModelSession, @Generable, @Guide, SystemLanguageModel, structured output, tool calling), Core ML (coremltools, model conversion, quantization, palettization, pruning, Neural Engine, MLTensor), MLX Swift (transformer inference, unified memory), and llama.cpp (GGUF, cross-platform LLM). Use when building tool-calling AI features, working with guided generation schemas, converting models, or running on-device inference.
SKILL.md 本文
Apple プラットフォーム向けオンデバイス AI
オンデバイス ML モデルの選択、デプロイ、最適化のガイド。Apple Foundation Models、Core ML、MLX Swift、llama.cpp をカバーします。
目次
- フレームワーク選択ルーター
- Apple Foundation Models 概要
- Core ML 概要
- MLX Swift 概要
- マルチバックエンド アーキテクチャ
- パフォーマンス ベストプラクティス
- よくある間違い
- レビュー チェックリスト
- 参考資料
フレームワーク選択ルーター
ユースケースに適したフレームワークを選択するための判定木を使用してください。
Apple Foundation Models
使用する時: iOS 26+ / macOS 26+ で Apple Intelligence が有効なデバイスでテキスト生成、要約、エンティテ
...
詳細情報
- 作者
- dpearson2699
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/dpearson2699/swift-ios-skills / ライセンス: NOASSERTION
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