apple-on-device-ai

Apple 平台裝置端 AI

選擇、部署及最佳化裝置端 ML 模型的指南。涵蓋 Apple Foundation Models、Core ML、MLX Swift 與 llama.cpp。

框架選擇路由器

使用此決策樹為您的使用案例選擇正確的框架。

Apple Foundation Models

使用時機： 在啟用 Apple Intelligence 的 iOS 26+ / macOS 26+ 裝置上進行文字生成、摘要、實體提取、結構化輸出及簡短對話。無需應用程式管理的 API 金鑰、網路往返或模型託管；但仍需處理系統模型資產的就緒狀態。

最適合：

使用 @Generable 類型生成文字或結構化資料
摘要、分類、內容標記
使用 Tool 協定進行工具增強生成
需要保證裝置端隱私的應用程式

不適合： 複雜數學、程式碼生成、事實準確性任務，或目標為 iOS 26 之前版本的應用程式。

Core ML

使用時機： 在所有 Apple 平台上部署自訂訓練模型（視覺、NLP、音訊）。使用 coremltools 從 PyTorch、TensorFlow 或 scikit-learn 轉換模型。

最適合：

影像分類、物體偵測、分割
自訂 NLP 分類器、情感分析模型
透過 SoundAnalysis 整合的音訊/語音模型
任何需要神經網路引擎最佳化的場景
需要量化、調色盤化或剪枝的模型

MLX Swift

使用時機： 在 Apple Silicon 上以最大吞吐量執行特定開源 LLM（Llama、Mistral、Qwen、Gemma）。研究與原型開發。

最適合：

在 Apple Silicon 上達到最高持續 token 生成速率
從 mlx-community 執行 Hugging Face 模型
需要自動微分的研究
在 Mac 上進行微調工作流程

llama.cpp

使用時機： 使用 GGUF 模型格式進行跨平台 LLM 推論。需要廣泛裝置支援的生產部署。

最適合：

GGUF 量化模型（Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0）
跨平台應用程式（iOS + Android + 桌面）
與開源模型生態系統的最大相容性

快速參考

情境	框架
在 Apple Intelligence 裝置上進行文字生成（iOS 26+）	Foundation Models
從裝置端 LLM 取得結構化輸出	Foundation Models（`@Generable`）
影像分類、物體偵測	Core ML
來自 PyTorch/TensorFlow 的自訂模型	Core ML + coremltools
執行特定開源 LLM	MLX Swift 或 llama.cpp
在 Apple Silicon 上達到最大吞吐量	MLX Swift
跨平台 LLM 推論	llama.cpp
OCR 與文字辨識	Vision 框架
情感分析、NER、分詞	Natural Language 框架
在裝置上訓練自訂分類器	Create ML

Apple Foundation Models 概覽

在 Apple Intelligence 裝置上使用系統語言模型進行簡短生成、摘要、標記、結構化輸出及工具增強任務。在建立 session 前，務必檢查每個進入點：

import FoundationModels

switch SystemLanguageModel.default.availability {
case .available:
    guard SystemLanguageModel.default.supportsLocale(Locale.current) else {
        // 在生成前使用語言區域備援
        break
    }
    // 繼續使用模型
case .unavailable(.appleIntelligenceNotEnabled):
    // 引導使用者在設定中啟用 Apple Intelligence
case .unavailable(.modelNotReady):
    // 系統模型資產尚未就緒；顯示載入狀態
case .unavailable(.deviceNotEligible):
    // 裝置無法執行 Apple Intelligence；使用備援方案
case .unavailable(let reason):
    // 未知或未來的不支援原因；使用備援方案並記錄原因
}

然後建立 session 並保持其共享上下文預算較小：

let session = LanguageModelSession {
    "你是一位有用的烹飪助手。"
}
session.prewarm()
let response = try await session.respond(to: "建議一個快速義大利麵食譜")

必要的防護措施：

Session 是有狀態的，一次只接受一個請求；序列化存取，並在發出另一個回應前檢查 isResponding。
指令、工具、結構描述、提示、對話記錄和輸出共享上下文視窗。僅註冊必要的工具，並保持結構描述簡潔。
使用 supportsLocale(_:) 解析語言區域；不要直接比對語言列表。
將不可信的用戶內容放在提示中，絕不要放在指令中。系統防護措施仍會生效，因此請使用備援 UI 處理拒絕及其他生成錯誤。

當任務需要 @Generable、@Guide、串流、工具定義、對話記錄、生成選項、自訂適配器、提示設計或詳細錯誤處理時，請載入 Foundation Models 參考資料。

Core ML 概覽

Apple 用於部署訓練模型的框架。自動分派至最佳運算單元（CPU、GPU 或神經網路引擎）。

模型格式

格式	副檔名	使用時機
`.mlpackage`	目錄（mlprogram）	所有新模型（iOS 15+）
`.mlmodel`	單一檔案（neuralnetwork）	僅限舊版（iOS 11-14）
`.mlmodelc`	已編譯	預先編譯以加快載入速度

新工作一律使用 mlprogram（.mlpackage）。

轉換管線（coremltools）

import coremltools as ct

# PyTorch 轉換（torch.jit.trace）
model.eval()  # 關鍵：在追蹤前務必呼叫 eval()
traced = torch.jit.trace(model, example_input)
mlmodel = ct.convert(
    traced,
    inputs=[ct.TensorType(shape=(1, 3, 224, 224), name="image")],
    minimum_deployment_target=ct.target.iOS18,
    convert_to='mlprogram',
)
mlmodel.save("Model.mlpackage")

驗證、修正與重新轉換

在轉換前，凍結具代表性的來源模型測試案例及可接受的輸出/任務容差。
轉換後，對來源模型和 Core ML 模型執行相同的測試案例。
如果輸出一致性或任務指標超出容差，檢查形狀、運算子、精度和預處理；修正轉換並重新執行測試案例。
僅在未壓縮模型通過後才進行壓縮。每次壓縮變更後重新驗證準確性，若未達標則還原或調整變更。
在實體目標裝置上對通過的模型進行效能分析，然後重複直到正確性、延遲、記憶體和套件大小目標全部通過。

與 `coreml` 的界線

此技能負責 Python 端的轉換、壓縮、效能分析及框架選擇。Swift 應用程式整合、預測 API、執行時期設定、Vision 請求連接及詳細模型載入請使用同系列的 coreml 技能。

完整轉換管線請參閱 references/coreml-conversion.md，最佳化技術請參閱 references/coreml-optimization.md。

MLX Swift 概覽

Apple 的 Swift ML 框架。透過統一記憶體架構在 Apple Silicon 上達到最高持續生成吞吐量。

載入與執行 LLM

import MLX
import MLXLLM
import MLXLMCommon
import MLXLMHFAPI

let container = try await LLMModelFactory.shared.loadContainer(
    from: HubClient.default,
    using: TokenizersLoader(),
    configuration: .init(id: "mlx-community/Qwen3-4B-4bit")
)
let session = ChatSession(container)
print(try await session.respond(to: "你好"))

依裝置選擇模型

裝置	RAM	建議模型	RAM 使用量
iPhone 12-14	4-6 GB	SmolLM2-135M 或 Qwen 2.5 0.5B	~0.3 GB
iPhone 15 Pro+	8 GB	Gemma 3n E4B 4-bit	~3.5 GB
Mac 8 GB	8 GB	Llama 3.2 3B 4-bit	~3 GB
Mac 16 GB+	16 GB+	Mistral 7B 4-bit	~6 GB

記憶體管理

在 iOS 上絕不超過總 RAM 的 60%
設定 MLX 快取限制：Memory.cacheLimit = 512 * 1024 * 1024
在背景化或記憶體壓力時卸載 MLX 和 llama.cpp 模型；對於 MLX，在大量生成階段後也呼叫 Memory.clearCache()
對較大模型使用「增加記憶體限制」權利
在實體 Apple Silicon 上驗證 MLX Swift 和 llama.cpp；模擬器無法執行依賴 Metal 的推論、記憶體或效能測試

完整的 MLX Swift 模式與 llama.cpp 整合請參閱 references/mlx-swift.md。

多後端架構

當應用程式需要多個 AI 後端（例如 Foundation Models + MLX 備援）時：

func respond(to prompt: String) async throws -> String {
    if SystemLanguageModel.default.isAvailable {
        return try await foundationModelsRespond(prompt)
    } else if canLoadMLXModel() {
        return try await mlxRespond(prompt)
    } else {
        throw AIError.noBackendAvailable
    }
}

透過協調器 actor 序列化所有模型存取，防止競爭：

actor ModelCoordinator {
    func withExclusiveAccess<T>(_ work: () async throws -> T) async rethrows -> T {
        try await work()
    }
}

對於自訂 Core ML 模型，僅在此處提及轉換/最佳化交接：將 Swift 應用程式整合、模型載入、Vision 連接及預測生命週期交給 coreml。將私人用戶內容（例如日記）保留在裝置上，除非產品明確選擇非本地備援。

效能最佳實務

在除錯器外執行以獲得準確基準（Xcode：Cmd-Opt-R，取消勾選「Debug Executable」）
在使用者互動前為 Foundation Models 呼叫 session.prewarm()
預先編譯 Core ML 模型為 .mlmodelc 以加快載入速度
使用 EnumeratedShapes 而非 RangeDim 以最佳化神經網路引擎
使用 4 位元調色盤化以獲得最佳神經網路引擎記憶體/延遲增益
將詳細的 Vision、Natural Language 及 Swift Core ML 執行時期整合交給同系列的框架技能

常見錯誤

未檢查可用性。 在未檢查 SystemLanguageModel.default.availability 的情況下開始生成，會讓不支援的裝置出現失敗而非備援 UI。
無備援 UI。 使用 iOS 26 之前版本或沒有 Apple Intelligence 的裝置用戶看不到任何內容。務必提供優雅的降級路徑。
超出上下文視窗。 token 預算涵蓋輸入 + 輸出。透過 tokenCount(for:) 監控使用量，並在必要時進行摘要。
對同一個 session 發出並行請求。 LanguageModelSession 一次只支援一個請求。檢查 session.isResponding 或序列化存取。
將不可信內容放在指令中。 用戶輸入放在 instructions 參數中會繞過防護邊界。將用戶內容保留在提示中。
跳過轉換一致性檢查。 在固定測試案例上比較來源模型和 Core ML 模型，然後在壓縮或發布前修正並重新轉換。
在 Core ML 追蹤前忘記呼叫 model.eval()。 PyTorch 模型必須在 eval 模式下才能進行 torch.jit.trace。訓練模式的人工產物會破壞輸出。
使用 neuralnetwork 格式。 新的 Core ML 模型一律使用 mlprogram（.mlpackage）。舊版 neuralnetwork 格式已棄用。
在 iOS 上超過 60% RAM（MLX Swift）。 大型模型會導致 OOM 終止。
信任 MLX 模擬器結果。 在實體裝置上驗證依賴 Metal 的行為；模擬器僅適用於 UI/控制流程的冒煙測試。
未清除 MLX 快取。 模型卸載時應搭配 Memory.clearCache()。

審查核對清單

[ ] 框架選擇符合使用案例與目標 OS 版本
[ ] Foundation Models：每次 API 呼叫前檢查可用性
[ ] Foundation Models：模型不可用時有優雅備援
[ ] Foundation Models：在使用者互動前呼叫 session prewarm
[ ] Foundation Models：@Generable 屬性按邏輯生成順序排列
[ ] Foundation Models：已考量 token 預算（檢查 contextSize）
[ ] Core ML：模型格式為 mlprogram（.mlpackage）適用於 iOS 15+
[ ] Core ML：來源/Core ML 一致性通過固定測試案例與任務容差
[ ] Core ML：壓縮模型已重新驗證並在實體目標上進行效能分析
[ ] MLX Swift：模型大小適合目標裝置 RAM
[ ] MLX Swift：已設定快取限制、清除快取、卸載模型
[ ] 所有模型存取透過協調器 actor 序列化
[ ] 並行：模型類型與工具實作符合 Sendable 或隔離於 @MainActor
[ ] 已執行實體裝置測試（非模擬器）

參考資料

Foundation Models API -- LanguageModelSession、@Generable、工具呼叫、提示設計
Core ML 轉換 -- 從 PyTorch、TensorFlow 及其他框架轉換模型
Core ML 最佳化 -- 量化、調色盤化、剪枝、效能調校
MLX Swift 與 llama.cpp -- MLX Swift 模式、llama.cpp 整合、記憶體管理

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MLX Swift

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Core ML 概覽

模型格式

轉換管線（coremltools）

驗證、修正與重新轉換

與 coreml 的界線

MLX Swift 概覽

載入與執行 LLM

依裝置選擇模型

記憶體管理

多後端架構

效能最佳實務

常見錯誤

審查核對清單

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