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使用 CoreML 进行设备端机器学习——模型转换（PyTorch 转 CoreML）、压缩（调色板化/量化/剪枝）、LLM 的有状态 KV 缓存、多功能模型、MLTensor、异步预测以及诊断功能

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-12 19:38）：使用 CoreML 进行设备端机器学习——模型转换（PyTorch 转 CoreML）、压缩（调色板化/量化/剪枝）、LLM 的有状态 KV 缓存、多功能模型、MLTensor、异步预测以及诊断功能
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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-12 19:38	e028eb11	可取

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