示例：构建并发布 iOS app

本 walkthrough 将一个模型从 Edge Studio 带到由 Edge Scaffold 生成并签名的 iOS app。

本示例构建什么

你将创建一个私有端侧聊天 app，包含：

在 Edge Studio 中优化的模型。
由 Edge Scaffold 生成的 SwiftUI App。
一个用于 app 名称、模型类别和 prompt 的配置文件。
在真实 iPhone 或 iPad 上测试过的 Release 构建。

1. 优化模型

打开 Edge Studio 并加载源模型。

对于第一个 app，请使用简单模式：

选择目标设备类别。
选择模型类别。
运行推荐优化。
在目标设备画像上验证短 prompt。

当你需要自定义 benchmark matrix、多个导出目标，或手动比较模型变体时，使用 Pro pipeline。

2. 导出 Edge Scaffold app

在 Edge Studio 中选择 Export，然后选择 Edge Scaffold app。

需要检查的导出设置：

设置	建议
App name	使用你希望在 Xcode 中看到的产品名称。
Model category	与导出的模型匹配：LLM、VLM、TTS 或 STT。
Model delivery	小模型使用 bundle；较大模型使用 remote 或 on-demand delivery。
Minimum OS	与你验证过的设备匹配。

Edge Studio 会写入一个 ZIP，其中包含 Edge Kit 所需的 app 模板、配置和模型元数据。

3. 在 Xcode 中打开

解压导出文件，并在 Xcode 中打开生成的项目。

运行前：

选择你的开发者团队。
设置唯一 bundle identifier。
选择真实设备作为 run destination。
确认 deployment target 是 iOS 17 或更高。

使用 Release 构建进行性能验证。Debug build 适合编辑 UI，但不代表最终加载时间或吞吐。

4. 配置 ScaffoldConfig.swift

ScaffoldConfig.swift 控制生成 App 的行为。

import EdgeInference

enum ScaffoldConfig {
    static let appName = "Pocket Research"
    static let appDescription = "A private on-device research assistant."
    static let defaultSystemPrompt = """
    You are a concise research assistant. Answer with citations when context is provided.
    """

    static let modelCategory: ModelCategory = .llm
    static let modelID = "qwen3.5-9b-4bit"
    static let modelDisplayName = "Qwen3.5 9B 4bit"
    static let modelSizeGB: Double = 5.4

    // Use this when the model is included in the App bundle.
    static let bundleModelName: String? = "Qwen3.5-9B-4bit"

    // Used only by TTS apps.
    static let defaultTTSSpeaker: String? = nil
}

ScaffoldConfig 参考

字段	控制内容
`appName`	app UI 中使用的显示名称。
`appDescription`	简短 onboarding 和设置描述。
`defaultSystemPrompt`	聊天类 App 的初始 system instruction。
`modelCategory`	App 使用哪条 UI 和 engine 路径。
`modelID`	用于日志、缓存 key 和设置的稳定标识符。
`modelDisplayName`	人类可读的模型名称。
`modelSizeGB`	设备检查中显示的近似大小。
`bundleModelName`	将模型随 app 发布时的 bundle 文件夹名称。
`defaultTTSSpeaker`	TTS 模型的可选默认说话人。

5. 配置权限和 entitlements

对于较大模型，请在 iOS target 上启用 Increased Memory Limit entitlement。

为 app 暴露的能力添加 usage string：

<key>NSMicrophoneUsageDescription</key>
<string>This app records your voice for private on-device transcription.</string>

<key>NSPhotoLibraryUsageDescription</key>
<string>This app lets you choose photos for private on-device analysis.</string>

<key>NSLocalNetworkUsageDescription</key>
<string>This app discovers your nearby devices for private on-device AI.</string>

只包含已发布 App 实际使用的权限。

6. 在设备上测试

Archive 前运行此检查清单：

区域	验证内容
First launch	App 打开，模型设置出现，没有缺失文件。
Model load	在最低支持设备上冷加载成功。
Generation	第一条回复流式输出并完成。
Long session	多轮使用保持响应。
Backgrounding	app 处理后台和前台切换。
Storage	模型缓存和用户数据可以清理。
Permissions	只出现必需的权限提示。

对于 VLM、TTS、STT 或 mesh app，在提交前请在设备上端到端运行对应功能路径。

7. Archive 并提交

在 Xcode 中：

选择 Any iOS Device 或你的 distribution destination。
选择 Product > Archive。
打开 Organizer。
验证 archive。
上传到 App Store Connect。

在 App Store Connect 中，确保 privacy nutrition labels 与 app 实际行为一致。如果 app 将所有 prompt、音频、图像和模型数据都留在设备上，请在 review notes 和用户可见文案中明确说明。

部署检查清单

App name、icon、bundle ID 和 signing team 已最终确定。
需要时已启用 Increased Memory Limit entitlement。
模型交付策略已测试：bundled、on-demand 或 remote download。
首次启动不依赖 developer-only 路径。
已使用 Release 构建在最低支持设备上测试。
设置中包含清理本地模型和个性化数据的方法。
App Store 隐私回答与已发布 App 行为一致。

下一步

查看 Edge Scaffold 配置。
查看平台要求。

本示例构建什么​

1. 优化模型​

2. 导出 Edge Scaffold app​

3. 在 Xcode 中打开​

4. 配置 ScaffoldConfig.swift​

ScaffoldConfig 参考​

5. 配置权限和 entitlements​

6. 在设备上测试​

7. Archive 并提交​

部署检查清单​

下一步​