产品详细介绍

Mirai 是一个专为苹果生态打造的本地 AI 能力平台，核心目标是让「你的模型，运行在每一台 Apple 设备上」。它围绕 Apple Silicon（如 M 系列、A 系列芯片）进行了深度优化，提供从模型转换、性能优化、分发管理到本地推理执行的一整套解决方案。

Mirai 的核心特性包括：

  1. 面向 Apple Silicon 的高速推理引擎
    Mirai 针对 Apple Silicon 的架构特点进行底层优化，充分利用 GPU、神经网络引擎（ANE）等硬件能力，在 Mac、iPhone、iPad 等设备上实现极低延迟和高吞吐的模型推理表现，适合聊天助手、多模态应用、图像生成、语音处理等多种场景。

  2. 统一的模型转换与优化工具链
    Mirai 支持将主流深度学习框架训练好的模型（如 PyTorch、TensorFlow 等）转换为适配苹果设备的高效格式，并在转换过程中自动进行图优化、算子融合、量化等处理，帮助开发者在不牺牲太多精度的前提下显著提升推理速度、降低内存占用。

  3. 跨设备分发与管理能力
    通过 Mirai，开发者可以将模型统一管理并分发到不同类型的 Apple 设备上，实现一次集成、多端运行。无论是桌面端的 macOS 应用，还是移动端的 iOS/iPadOS 应用，都可以基于同一套模型能力快速接入。

  4. MacOS 应用与可视化管理界面
    Mirai 提供专门的 macOS 应用，方便开发者在本地对模型进行导入、转换、测试与性能分析。通过图形界面可以直观查看模型大小、推理速度、资源占用等关键指标，帮助快速迭代与调优。

  5. 模型库与文档支持
    官方提供模型库（Models library）和文档（Docs），其中包含示例模型、最佳实践和集成指南，帮助团队快速上手端侧 AI 开发。同时，Mirai 也支持与企业团队沟通定制化需求，为大规模落地提供支持。

总体而言，Mirai 致力于成为苹果生态中的「本地 AI 能力层」，让开发者无需深挖底层硬件细节，也能在每一台 Apple 设备上获得接近原生的 AI 推理性能。

简单使用教程

以下是基于 Mirai 的一个简明使用流程示例，帮助你理解从模型到在苹果设备上运行的大致步骤：

  1. 准备你的模型

    • 在常用框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）中完成模型训练与导出。
    • 确保模型结构与算子在 Mirai 支持范围内（可参考官方 Docs 中的支持列表）。

  2. 安装并启动 Mirai macOS 应用

    • 在 Mac 上访问 Mirai 官网，下载并安装 macOS 应用。
    • 启动应用后，登录或创建账户，以便管理模型与设备。

  3. 导入与转换模型

    • 在 macOS 应用中选择「导入模型」，上传你导出的模型文件。
    • 按向导选择目标设备类型（如 Mac、iPhone、iPad）和性能/精度偏好。
    • 由 Mirai 自动完成模型格式转换与优化（包括图优化、量化等）。

  4. 本地测试与性能分析

    • 在 Mirai 应用中运行测试输入，验证模型输出是否符合预期。
    • 查看推理延迟、吞吐量、显存/内存占用等指标，必要时调整量化级别或模型结构后重新转换。

  5. 集成到你的应用中

    • 根据 Docs 提供的 SDK 或 API 指南，将 Mirai 推理引擎集成到你的 macOS 或 iOS/iPadOS 应用。
    • 在代码中加载通过 Mirai 转换好的模型文件，并调用推理接口实现聊天、识别、生成等功能。

  6. 分发到多种 Apple 设备

    • 使用 Mirai 的分发能力，将同一模型配置同步到不同设备类型。
    • 在实际设备上进行端侧测试，确保在真实使用场景下的性能与稳定性达标。

通过以上步骤，你可以将已有的 AI 模型快速迁移到苹果生态，并借助 Mirai 的高速推理引擎，在每一台 Apple 设备上提供流畅的本地智能体验。