coreml

Load, configure, and run Core ML models in iOS apps. This skill covers the Swift side: model loading, prediction, MLTensor, profiling, and deployment. Target iOS 26+ with Swift 6.2, backward-compatible to iOS 14 unless noted.

Scope boundary: Python-side model conversion, optimization (quantization, palettization, pruning), and framework selection live in the apple-on-device-ai skill. This skill owns Swift integration only.

See references/coreml-swift-integration.md for complete code patterns including actor-based caching, batch inference, image preprocessing, and testing.

Integrieren und optimieren Sie Core ML-Modelle in iOS-Apps für maschinelle Lerninferenzen auf dem Gerät. Behandelt das Laden von Modellen (.mlmodelc, .mlpackage), Vorhersagen mit automatisch generierten Klassen und MLFeatureProvider, die Konfiguration von Recheneinheiten (CPU, GPU, Neural Engine), MLTensor, VNCoreMLRequest, MLComputePlan, Pipelines mit mehreren Modellen und Bereitstellungsstrategien. Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Core ML-Modelle laden, Vorhersagen treffen, Recheneinheiten konfigurieren oder die Modellleistung profilieren. Quelle: dpearson2699/swift-ios-skills.