【系列10】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型 第9章：移动端部署实战 - iOS_ios手机端侧大模型开发
第9章：移动端部署实战 - iOS
要在iOS设备上部署AI模型，苹果的Core ML框架是首选。它与苹果自研的芯片（如A系列和M系列）深度集成，能够高效利用神经引擎（Neural Engine）进行硬件加速。本章将引导你如何在Xcode中部署一个模型，并讨论相关的输入输出处理与模型管理策略。
使用Core ML在Xcode中部署一个模型
我们将通过一个简单的图像分类应用来演示部署流程。
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准备模型：Core ML支持
.mlmodel格式的模型。你可以使用苹果提供的工具（如coremltools）将其他框架训练的模型（如 TensorFlow 或 PyTorch）转换为.mlmodel格式。 -
导入模型：将
.mlmodel文件直接拖拽到 Xcode 项目中。Xcode 会自动识别并生成一个 Swift 或 Objective-C 接口，方便你直接在代码中调用模型。 -
加载与预测：在你的 Swift 文件中，你可以直接通过生成的类来加载模型并进行预测。
Swift
import CoreMLimport Vision// 假设模型文件名为 \'ImageClassifier.mlmodel\'// Xco
