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FASTVLM ガイド · iPhone
Apple 公式 iOS/macOS デモを、オンデバイス FastVLM アプリの出発点として利用します。
実行前の準備
公式アプリは macOS 15.2+ / iOS 18.2+ と互換 Xcode が必要。ビルド前にモデルを取得します。最初は空のモデルフォルダーを使い、独自モデルは切り替え前に別の場所に保存してください。
最初の結果を確認
Xcode で端末と署名を設定してビルド・実行。画像かカメラに質問し、回答と TTFT を確認します。
Stage2 / Stage3 と Apple Silicon 形式 →
2026年9月12日出典確認。性能は実行端末に依存します。
手順
- OS 標準 FastVLM API を前提にせず、Apple のデモプロジェクトを使用します。
- リポジトリの手順でモデルを取得します。
- 互換 Xcode でプロジェクトをビルドします。
- 対象端末ごとにメモリと遅延を測定します。
例
iPhone
git clone https://github.com/apple-aiml-research/ml-fastvlm.git
cd ml-fastvlm
chmod +x app/get_pretrained_mlx_model.sh
app/get_pretrained_mlx_model.sh --model 0.5b --dest app/FastVLM/model
open app/FastVLM/FastVLM.xcodeproj
# Select an iOS 18.2+ device, configure signing, then Build and Run.一次情報で確認
API、モデルファイル、依存バージョンは変わる可能性があります。このページを実装マップとして使い、リンク先の公式文書で現在のコマンドとライセンスを確認してください。
Core ML で FastVLM を実行
FASTVLM ガイド · Core ML
Apple 公開の Core ML リソースを確認し、対象ハードウェアに合わせて量子化を選択します。
手順
- 公式 FastVLM Collection で Core ML 資産を確認します。
- 対象端末に合わせてサイズと量子化を選びます。
- まず小さなテストアプリに組み込みます。
- コールド・ウォーム起動を別々に計測します。
例
Core ML
// Add the downloaded .mlpackage to your Xcode target
// and let Xcode generate the typed model interface.一次情報で確認
API、モデルファイル、依存バージョンは変わる可能性があります。このページを実装マップとして使い、リンク先の公式文書で現在のコマンドとライセンスを確認してください。
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