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.

Integre y optimice los modelos Core ML en aplicaciones de iOS para la inferencia de aprendizaje automático en el dispositivo. Cubre la carga de modelos (.mlmodelc, .mlpackage), predicciones con clases generadas automáticamente y MLFeatureProvider, configuración de unidades informáticas (CPU, GPU, Neural Engine), MLTensor, VNCoreMLRequest, MLComputePlan, canalizaciones multimodelo y estrategias de implementación. Úselo al cargar modelos Core ML, hacer predicciones, configurar unidades informáticas o generar perfiles del rendimiento del modelo. Fuente: dpearson2699/swift-ios-skills.