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FASTVLM 指南 · iPhone
以 Apple 官方 iOS/macOS Demo 项目作为端侧 FastVLM 应用的起点。
运行前准备
官方应用要求 macOS 15.2+ 或 iOS 18.2+，以及兼容的 Xcode。先下载模型，再构建应用。首次下载使用空模型目录；切换型号前，将已有自定义模型另行保存。
检查首次运行结果
在 Xcode 中选择目标设备，iPhone 配置签名，再构建并运行。对图片或摄像头画面提问，检查生成的回答和应用中的 TTFT。
Stage2 / Stage3 与 Apple Silicon 文件说明 →
来源核对于 2026-09-12。实际运行性能取决于设备。
操作步骤
- 使用 Apple Demo 项目，不要假设系统提供 FastVLM API。
- 按仓库说明下载模型。
- 使用兼容的 Xcode 工具链打开并构建。
- 在每台目标设备上测量内存和延迟。
示例
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.使用一手资料复核
API、模型文件和依赖版本都可能变化。请把本页作为实现路线，并在链接的官方文档中确认当前命令与许可。
使用 Core ML 部署 FastVLM
FASTVLM 指南 · Core ML
查看 Apple 发布的 Core ML 资源，并针对目标硬件有意识地选择量化方式。
操作步骤
- 在官方 FastVLM Collection 中确认 Core ML 资源。
- 按目标设备匹配模型规模与量化方式。
- 先在小型测试应用中集成模型包。
- 分别测试冷启动与热启动。
示例
Core ML
// Add the downloaded .mlpackage to your Xcode target
// and let Xcode generate the typed model interface.使用一手资料复核
API、模型文件和依赖版本都可能变化。请把本页作为实现路线，并在链接的官方文档中确认当前命令与许可。
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