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.

Интегрируйте и оптимизируйте модели Core ML в приложениях iOS для получения выводов машинного обучения на устройстве. Охватывает загрузку моделей (.mlmodelc, .mlpackage), прогнозы с помощью автоматически созданных классов и MLFeatureProvider, конфигурацию вычислительных блоков (ЦП, графический процессор, Neural Engine), MLTensor, VNCoreMLRequest, MLComputePlan, многомодельные конвейеры и стратегии развертывания. Используйте при загрузке моделей Core ML, прогнозировании, настройке вычислительных блоков или профилировании производительности модели. Источник: dpearson2699/swift-ios-skills.