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  • Intégrez des modèles d’IA embarqués à votre app à l’aide de Core AI

    Découvrez une sélection de modèles open source populaires, notamment Qwen, Mistral, SAM3 et bien d'autres, optimisés pour les puces Apple grâce au nouveau framework Core AI. Découvrez comment télécharger, exécuter et comparer des modèles sur votre Mac, et les intégrer à votre app en quelques lignes de code. Explorez un nouveau flux de travail pour la compilation de modèles et la spécialisation sur l'appareil afin d'accélérer le chargement initial du modèle. Découvrez comment profiler et optimiser les performances d'exécution avec les outils Core AI dans Xcode.

    Chapitres

    • 0:00 - Introduction
    • 1:16 - Concept de l’app : apprentissage du vocabulaire basé sur la caméra
    • 2:52 - Découverte de modèles
    • 7:40 - Obtenir des modèles via le référentiel de modèles Core AI
    • 8:37 - Intégration
    • 10:55 - Écriture du code d’intégration Swift
    • 13:05 - Diagnostiquer la latence de spécialisation du modèle
    • 14:40 - Déploiement
    • 17:00 - Compilation anticipée (AOT)
    • 18:03 - Démonstration iOS
    • 19:57 - Multiplateforme
    • 23:06 - Étapes suivantes

    Ressources

    • Core AI PyTorch Extensions
    • Core AI Python
    • Core AI Optimization
    • Core AI
    • Compiling Core AI models ahead of time
      • Vidéo HD
      • Vidéo SD

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    WWDC26

    • Exécutez une IA agentique locale sur le Mac à l’aide de MLX
    • Explorez l’inférence et l’entraînement distribués avec MLX
    • Explorez le calcul numérique en Swift avec MLX
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    • 11:01 - Load and run SAM3 image segmentation

      import CoreAIImageSegmenter
      
      // Load
      let segmenter = try await ImageSegmenter(resourcesAt: sam3ModelURL)
      
      // Use
      let response = try await segmenter.segment(image: inputImage, prompt: "flower")
      let mask = response.segments.first?.mask
    • 11:28 - Load a language model and create a session

      import FoundationModels
      import CoreAILanguageModels
      
      // Create model instance
      let model = try await CoreAILanguageModel(resourcesAt: qwen3ModelURL)
      
      // Create session using the model
      let session = LanguageModelSession(model: model)
      
      // Generate response
      let response = try await session.respond(to: "...")
    • 12:29 - Generate structured output with @Generable

      import FoundationModels
      import CoreAILanguageModels
      
      @Generable
      struct VocabCard {
          let chineseWord: String
          let englishMeaning: String
          let exampleSentence: String
      }
      
      let model = try await CoreAILanguageModel(resourcesAt: modelURL)
      let session = LanguageModelSession(model: model)
      let response = try await session.respond(
          to: "Create a vocab card for flower",
          generating: VocabCard.self
      )
      let card: VocabCard = response.content
    • 17:22 - Compile a Core AI model ahead of time

      $ xcrun coreai-build compile MyModel.aimodel --platform iOS

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