オンデバイスモデルは、デバイス上で完全に動作する機械学習アルゴリズムの一種です。描画はデバイス上に残り、サーバーに送信されるのではなくそこで分析されるため、コンテンツのプライバシーが保護されます。ファイルは ない あらゆる機械学習モデルのトレーニングに使用されます。

コンセプトは、手書きやオブジェクト認識などの複雑なデータを処理して、ディープサーチや自動タグ付けなどの機能を有効にするためにこれらのモデルを使用します。ギャラリー設定でこれらの機能を無効にして電力消費を抑えることができますが、他のプログラミングと同様に、機能も低下します。