Laya-CoreML 0.1.0 릴리스 아티팩트

Apple Silicon에 공개 런타임을 설치하십시오.

python -m pip install 'laya-coreml[demo]==0.1.0'

휠에는 추론, Hub 로딩, 터미널 Snake 데모와 그 리플레이 렌더러가 들어 있습니다. 모델 가중치는 별도로 다운로드합니다. PyTorch는 선택적 내보내기 의존성이고, MLX는 선택적 비교 의존성입니다. 어느 것도 릴리스된 모델을 실행하는 데 필요하지 않습니다. PyPI 프로젝트를 참조하십시오.

고정된 모델 릴리스

여섯 저장소 모두 공개되어 있습니다. 각각 내보낸 Core ML 패키지, 토크나이저, 구성, 모델 카드, 라이선스, 저작자 표시, 검증 보고서를 포함합니다. ANE 패키지는 정확한 호스트 임베딩과 액션 헤드 텐서도 담고 있습니다. 이들은 독립형 추론 번들입니다.

예를 들어:

hf download aac6fef/laya-multilingual-coreml-ane \
  --revision 39d6a9b3d0f67f06da74fbade6121ea134cbdb21 \
  --local-dir models/ane
laya-coreml-snake --model ./models/ane

또는 고정된 Hub 스냅샷을 직접 로드하십시오.

import laya_coreml as laya

agent = laya.load(
    "aac6fef/laya-multilingual-coreml-ane",
    revision="39d6a9b3d0f67f06da74fbade6121ea134cbdb21",
)

릴리스 인벤토리, 패키지 해시, 셰이프, 전체 번들 크기는 hub-release.json에 있습니다. W8 번들은 호스트 임베딩과 토크나이저를 포함해 약 557 MB이며, 129 MB는 Core ML 본체만을 가리킵니다. W8은 FP16 연산을 쓰는 가중치 팔레타이제이션이며, 정수 활성화 양자화가 아닙니다.

모델과 패키지 검증

공개된 각 패키지는 업로드 전에 아카이브된 검증된 내보내기와 대조해 검사했습니다. 휴대용 ANE 번들은 원래 Core ML 본체를 보존하고 정확한 원소 동등성으로 여섯 개의 호스트 텐서를 추출합니다. 그런 다음 패키징 시점 추론이 업스트림 골든 픽스처 검사를 반복했습니다.

짧은 내보내기는 입력 용량을 넘는 픽스처를 거부합니다. 그 적합 부분집합은 명시적이며, 전체 컨텍스트 등가 주장이 아닙니다. 모두 같은 0.02 확률 드리프트 임계값을 사용합니다. 범용 체크포인트는 189/189 질문을 아우르고, 여섯 번들이 함께 319개의 적합 비교를 아우르며, 체크포인트 간에 중복이 있습니다. release-validation.json을 참조하십시오.

새 Python 3.12 환경에 빌드된 휠과 demo extra를 설치했으며, Torch, MLX, Transformers는 없었습니다. Python 소켓 연결이 차단된 상태에서 여섯 로컬 번들이 모두 로드되어 안정적인 예측을 생성했습니다. 그런 다음 공개된 고정 ANE Hub 스냅샷을 로드하고, 네트워크 연결이 차단된 상태에서 캐시로부터 두 번째 로드를 했습니다. 어떤 오프라인 구간도 연결을 시도하지 않았습니다. 이 검사는 USAGE.md에 설명된 Core ML 심볼릭 링크 구체화 수정도 실행했습니다. 결과: wheel-runtime-smoke.json.

버전 0.1.0은 2026-09-20에 PyPI에 게시되었습니다. 두 공개 배포 파일을 다운로드해 그 SHA256 다이제스트가 로컬 릴리스 아티팩트와 일치함을 확인했습니다. 그런 다음 두 번째 새 환경이 캐싱을 끈 채 공개 PyPI 인덱스에서 laya-coreml[demo]==0.1.0을 직접 설치했습니다. README의 직접 Hub 로딩 예제가 성공적으로 실행되어 출력 토큰 0개를 반환했고, 예측 중 네트워크 연결이 차단된 상태에서 세 번 반복 호출에 같은 답을 냈습니다. 설치된 CLI 진입점 두 개도 모두 성공적으로 시작했습니다. 게시 영수증과 공개 설치 추론 검사를 참조하십시오.

릴리스 검사 재현

로컬 릴리스 게이트는 64개 테스트, Ruff lint/format 검사, 엄격한 Twine 패키지 메타데이터 검증을 통과했습니다. 테스트에는 변환 의미, 번들 캐시 무결성, 게임 불변식, 오프라인 모델 해석, 게시된 855수 녹화의 모든 보드/액션의 정확한 리플레이가 포함됩니다.

빌드 백엔드는 Hatchling 1.31.0으로 고정됩니다. 그 Core Metadata 2.4 출력은 릴리스의 Twine 6 검사기를 통과합니다. 더 새로운 기본값 2.5 메타데이터를 쓴 최초 빌드는 거부되었습니다. 기본값 변경은 Hatchling의 버전 이력을 참조하십시오. 게시된 아티팩트는 호환되는 빌드를 사용하며 업로드 전에 다시 검사됩니다. 정확한 휠과 소스 배포 SHA256 다이제스트는 distribution-files.json에 기록됩니다.

원래 검증된 아티팩트를 사용할 수 있는 소스 체크아웃에서:

uv sync --extra convert --extra dev --extra compare --extra research --extra demo --extra publish
.venv/bin/python scripts/prepare_hub.py
.venv/bin/python -m benchmarks.release_validate models/hub/* \
  --output benchmarks/results/release-validation.json
.venv/bin/ruff check .
.venv/bin/ruff format --check .
.venv/bin/pytest -q
.venv/bin/python -m build
.venv/bin/twine check --strict dist/*

prepare_hub.py는 기존 번들 디렉터리 덮어쓰기를 거부합니다. 독립형 휠 검사는 여섯 번들을 다운로드하거나 준비한 뒤, 소스 트리 밖의 새 환경에서 scripts/wheel_smoke.py --hub-check로 실행됩니다. 전체 게임 루프 측정은 SNAKE_BENCHMARKS.md를, 정확한 녹화 미디어 소스는 LAUNCH.md를 참조하십시오.

0.2.0 업스트림 동기화

이 릴리스는 해당되는 프롬프트 검증, 사용자 지정 noul 레이블, 유니코드 instructions, 대화 꼬리 자르기, 옵션 축약 진단, 답 신뢰도 보고를 업스트림 4aa6761을 통해 포팅합니다. 또한 소스 0.1.1에는 있었지만 PyPI 0.1.0에는 없던 온도 클램프를 게시합니다. Core ML 그래프 시그니처, 가중치, ANE 용량 검사는 변경되지 않았습니다. 위의 역사적 벤치마크 결과는 0.1.0을 설명하며, 새로운 성능 실행이 아닙니다. 혼합 질문 지연 시간과 Intel Mac 지원은 이 동기화로 검증되지 않았습니다.

pyproject.toml, laya_coreml/__init__.py, uv.lock을 갱신한 뒤 v<version> 태그를 푸시하십시오. Release 워크플로는 재사용 가능한 CI 검사를 실행하고, 세 버전을 태그와 대조해 검증하고, 휠/sdist를 빌드하고 검증하고, 저장소 시크릿 PYPI_API_TOKEN을 사용해 PyPI에 게시하고, 같은 배포물로 GitHub 릴리스를 만듭니다. CI 실패는 게시를 막습니다.