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Apple Core AI Models: エクスポートレシピ、Pythonプリミティブ、オンデバイスAI向けSwiftランタイム

AppleのCore AI Modelsリポジトリを探索：人気モデルのエクスポートレシピ、Pythonオーサリングプリミティブ、macOSおよびiOSでAIを展開するためのSwiftランタイム。

AppleはCore AI Modelsリポジトリをオープンソース化しました。これはAppleプラットフォーム上でオンデバイスAIを構築・展開するための包括的なツールキットです。このリポジトリは、モデルエクスポートレシピ、カスタムモデルを作成するためのPythonプリミティブ、そしてmacOSおよびiOSアプリにAIを統合するためのSwiftランタイムを提供します。PyTorchモデルの開発からAppleシリコンでのプロダクション展開までのギャップを埋めるように設計されています。

リポジトリの内容

リポジトリは主に4つのディレクトリで構成されています：

  • models/：READMEファイルと、人気のオープンソースモデル（Hugging Faceなどから）をCore AI形式（.aimodelファイル）に変換するためのエクスポートレシピを含むモデルカタログ。
  • python/：PyTorchでカスタムCore AIモデルを作成するためのPythonプリミティブと、それらをエクスポートするためのユーティリティ。
  • swift/：macOSおよびiOS上のアプリでCore AIモデルを実行するためのランタイムユーティリティを提供するSwiftパッケージ（coreai-models）。
  • skills/：コーディングエージェント（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLIなど）がCore AIをより効果的に活用するためのプラグイン可能なスキル。

要件とセットアップ

モデルエクスポート用

uv（高速なPythonパッケージマネージャー）をインストールする必要があります：

brew install uv

または公式インストーラーを使用：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

インストール後、リポジトリをクローンして利用可能なモデルを探索します：

git clone https://github.com/apple/coreai-models.git
cd coreai-models
uv run coreai.model.registry --list-models

詳細は uv run coreai.model.registry --help を参照してください。

アプリでモデルを実行する場合

  • macOSおよびiOS 27.0+
  • Xcode 27.0+

Core AIモデルはスタンドアロンの.aimodelファイルとしてエクスポートされます。一部のモデル（言語モデルや拡散モデルなど）は追加のリソース（トークナイザー、パイプライン内の複数モデルなど）を必要とします。その場合、エクスポートレシピは、1つ以上の.aimodelファイルと必要なリソースを含むリソースフォルダを生成します。Swiftパッケージは、これらをアプリに統合するためのランタイムユーティリティを提供します。

CLIツールも含まれており、エクスポートされたモデルをMac上で直接実行できます（Xcode 27.0+が必要）。各モデルのREADMEで利用可能なツールと実行例を確認してください。

コーディングエージェント向けエージェントスキル

リポジトリには、コーディングエージェントがCore AIを専門家のように活用できるようにするスキルを含むプラグインが含まれています。3つのスキルが利用可能です：

スキル 説明
working-with-coreai Appleシリコン上でPyTorchモデルを展開するためのエンドツーエンドのワークフロー。coreai-torchによるエクスポートとCore AIランタイムによる実行をカバー。
model-authoring Appleプラットフォーム上でのオンデバイス実行向けにPyTorchモデルを作成するための経験則。BC1Sレイアウト、op互換性、KVキャッシュパターン、精度ルール、MoE、一般的な問題をカバー。
model-compression-exploration coreai-optを使用して、PyTorchモデルの重み圧縮設定（量子化とパレット化）を体系的に探索。

異なるコーディングエージェントへのインストール

Claude Code:

/plugin marketplace add [email protected]:apple/coreai-models.git
/plugin install coreai-skills@coreai-models

Codex CLI:

codex plugin marketplace add https://github.com/apple/coreai-models
codex plugin add coreai-skills@coreai-models

Gemini CLI:

gemini extensions install /path/to/coreai-models/skills

インストール後、スキルはタスクコンテキストに基づいて自動的にアクティブ化されるか、明示的に呼び出すことができます。

開発者にとっての重要性

オンデバイスAIは、クラウドベースのソリューションに比べていくつかの利点を提供します：低レイテンシ、オフライン機能、より良いプライバシー（データがデバイスに留まる）、サーバーコストの削減。AppleのCore AIフレームワークはランタイムを提供しますが、これまでは人気のオープンソースモデルを.aimodel形式に変換する明確なパスがありませんでした。このリポジトリは、テスト済みのエクスポートレシピと再利用可能なプリミティブでそのギャップを埋めます。

python/ディレクトリのPythonプリミティブを使用すると、Core AIの制約（BC1Sレイアウト、特定のopサポートなど）に準拠したカスタムモデルをPyTorchで作成できます。その後、Swiftパッケージを使用して、最小限のボイラープレートコードでそれらのモデルをアプリにロードして実行できます。

現在の制限とコミュニティ参加

Appleは現在、コードの貢献を受け付けていません。プロジェクトは、厳選された十分にテストされたモデルギャラリーと信頼性の高いSwiftパッケージの維持に焦点を当てています。プルリクエストはクローズされます。ただし、GitHub Issuesは以下のために開かれています：

  • バグ報告
  • モデルリクエスト
  • ワークフローまたはSwiftユーティリティの機能リクエスト

これは初期リリースにおける意図的なスコープの決定であり、Appleがコミュニティがプロジェクトをどのように使用しているかを学んでから貢献を受け付けることを可能にします。

ライセンス

プロジェクトはBSD 3-Clauseライセンスの下でライセンスされています。

はじめに

  1. リポジトリをクローン：git clone https://github.com/apple/coreai-models.git
  2. uvをインストールし、モデルレジストリを探索：uv run coreai.model.registry --list-models
  3. models/ディレクトリからモデルを選び、そのREADMEに従ってエクスポート手順を実行します。
  4. Swiftパッケージを使用して、エクスポートされた.aimodelファイルをアプリに統合します。

詳細については、公式リポジトリを参照してください。

ソース

apple/coreai-models: オンデバイスAI向けのモデルエクスポートレシピ、Pythonプリミティブ、Swiftランタイムユーティリティ