🍏 Пишите код на Swift так, как это делает Apple.

Для языка программирования Swift существует множество правил. Например, компания AirBnB предлагает следующую кодовую конвенцию:

— Для именования типов и протоколов используется PascalCase, а для всего остального — lowerCamelCase.
— Булевым значениям даются имена вроде isSpaceShip или hasSpacesuit, чтобы было ясно, что это именно булевы значения, а не какие-то другие.

Но лучший подход для разработки на Swift — это стиль самой компании Apple. Вот несколько полезных советов, которые помогут улучшить читаемость вашего кода:

— Имена переменных должны быть короткими и осмысленными.
— Использование префиксов для идентификации значений внутри массивов.
— Оставляйте комментарии только там, где они действительно необходимы.
— Применяйте методы расширения, когда это уместно.
— Старайтесь писать максимально лаконичный и понятный код.

🔗 Оригинал статьи
🔗 Перевод

@mobdevelop

🌟 PocketPal AI: локальный запуск LLM на IOS и Android.

PocketPal AI - проект Ai-ассистента на базе SLM, которые запускаются локально на iOS и Android без необходимости подключения к Интернету:

🟢PocketPal AI для iOS в App Store

🟢PocketPal AI для Android в Google Play

Приложения на обеих платформах позволяет выбирать модели, настраивать параметры инференса (системный промпт, температура, шаблоны чата и BOS), следить за показателями производительности в реальном времени и имеют функцию автоматической выгрузки моделей из памяти устройства, когда приложение в фоновом режиме.

Список моделей в приложении (загружаются вручную из меню):

🟠H2O Danube 2 and 3;
🟠Microsoft Phi;
🟠Google Gemma 2;
🟠Qwen.

Помимо этих моделей, можно загрузить любую модель в формате GGUF через опцию "Add Local Model" в меню моделей приложения на устройстве.

В планах проекта расширение списка поддерживаемых моделей, улучшение функций пользовательского интерфейса и поддержка большего количества версий Android/

⚠️ Требования для локальная разработки проекта PocketPal:

🟢Xcode для iOS или Android Studio;
🟢Node.js версии 18 или выше;
🟢Yarn;
🟢React Native CLI.

▶️ Локальная установка и запуск для самостоятельной разработки :

# Clone repository
git clone https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai
cd pocketpal-ai

# Install dependencies
yarn install

# Install dependencies iOS only
cd ios
pod install
cd ..

# Run App via iOS Simulator
yarn ios

# Run App via Android Simulator
yarn android

📌Лицензирование: MIT License.


🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #SLM #iOS #Android

🍏 MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training

Apple выпустила невероятно быстрые модели Core ML и приложение для iOS, позволяющее запускать их на iPhone! ⚡

Эти модели можно подключить к демо приложению, представленному в официальном репозитории MobileCLIP.

> S0 соответствует ViT-B/ 16 от OpenAI, но в 4,8 раза быстрее и в 2,8 раза меньше размером.

> S2 превосходит ViT-B/16 от SigLIP в 2,3 раза, при этом в 2,1 раза меньше по размеру, при этом используется для обучения в 3 раза меньше данных.

> MobileCLIP-B(LT) достигает 77,2%-ную точность обработки изображений, превосходя DFN, SigLIP и даже ViT-L/14@336 от OpenAI

conda create -n clipenv python=3.10
conda activate clipenv
pip install -e .

Пример использования:

Python
import torch
from PIL import Image
import mobileclip

model, _, preprocess = mobileclip.create_model_and_transforms('mobileclip_s0', pretrained='/path/to/mobileclip_s0.pt')
tokenizer = mobileclip.get_tokenizer('mobileclip_s0')

image = preprocess(Image.open("docs/fig_accuracy_latency.png").convert('RGB')).unsqueeze(0)
text = tokenizer(["a diagram", "a dog", "a cat"])

with torch.no_grad(), torch.cuda.amp.autocast():
    image_features = model.encode_image(image)
    text_features = model.encode_text(text)
    image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
    text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)

    text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)

print("Label probs:", text_probs)

▪HF
▪Github
▪Результаты модели

@ai_machinelearning_big_data

#apple #coreml #mobile