開発者ドキュメント

FastVLM で開発する

ブラウザから始め、Python で推論を再現し、Apple ハードウェアのネイティブ実行へ進めます。各ガイドから、リリース前に確認すべき一次情報へリンクしています。

FastVLM のツールは進化中です。ここでは2026年8月に確認した Apple / Hugging Face 文書を基にしています。本番ではリンク先を再確認し、動作する依存バージョンを固定してください。

FastVLM のインストール

Apple 公式リポジトリを取得し、独立した Python 環境を作成してチェックポイント推論の準備をします。

Apple 公式の predict.py と取得済み FastVLM チェックポイントで画像推論を実行します。

正式な Transformers 統合、マルチモーダル chat template、モデル読み込み方法を確認します。

Transformers.js と WebGPU で 0.5B ブラウザデモを実行し、互換性の問題を確認します。

Apple 公式モデルコレクションから 0.5B・1.5B・7B を選び、取得前にモデルカードを確認します。

公式 MLX デモのワークフローと Apple Silicon 向けエクスポート済みモデルを選択します。

Apple 公式 iOS/macOS デモを、オンデバイス FastVLM アプリの出発点として利用します。

Apple 公開の Core ML リソースを確認し、対象ハードウェアに合わせて量子化を選択します。

MLX ベースのアプリと公式 Apple Silicon チェックポイントで Mac / iOS のネイティブ実験を行います。