Optimisez les modèles CoreML pour le déploiement iOS et macOS. Couvre la quantification, la palettisation, l'élagage, le ciblage du moteur neuronal, la sélection des unités de calcul et le profilage des performances. À utiliser lors de la conversion de modèles ML en CoreML, de l'optimisation de la taille/latence du modèle, du débogage des problèmes de Neural Engine ou de l'analyse comparative de l'inférence sur l'appareil.
Installez rapidement le skill IA coreml-optimizer dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : ckorhonen/claude-skills.
Expert guidance for optimizing machine learning models for Apple's CoreML framework on iOS and macOS devices.
Many "slow" models are accidentally CPU-bound. Configure via MLModelConfiguration.computeUnits:
| .all | Uses all available compute units including Neural Engine (default, recommended) | | .cpuAndNeuralEngine | CPU + Neural Engine, excludes GPU | | .cpuAndGPU | CPU + GPU, excludes Neural Engine | | .cpuOnly | Forces CPU-only execution (for debugging/consistency) |
Optimisez les modèles CoreML pour le déploiement iOS et macOS. Couvre la quantification, la palettisation, l'élagage, le ciblage du moteur neuronal, la sélection des unités de calcul et le profilage des performances. À utiliser lors de la conversion de modèles ML en CoreML, de l'optimisation de la taille/latence du modèle, du débogage des problèmes de Neural Engine ou de l'analyse comparative de l'inférence sur l'appareil. Source : ckorhonen/claude-skills.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/ckorhonen/claude-skills --skill coreml-optimizerOptimisez les modèles CoreML pour le déploiement iOS et macOS. Couvre la quantification, la palettisation, l'élagage, le ciblage du moteur neuronal, la sélection des unités de calcul et le profilage des performances. À utiliser lors de la conversion de modèles ML en CoreML, de l'optimisation de la taille/latence du modèle, du débogage des problèmes de Neural Engine ou de l'analyse comparative de l'inférence sur l'appareil. Source : ckorhonen/claude-skills.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/ckorhonen/claude-skills --skill coreml-optimizer Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
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