原文链接：https://towardsdatascience.com/deploying-llms-locally-with-apples-mlx-framework-2b3862049a93MLX 深度学习框架：https://github.com/ml-explore/mlx项目地址：https://github.com/marshmellow77/mlx-deep-diveMistral-7B：https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2/tree/mainHugging...
2023 年 12 月,Apple 发布了新的 MLX 深度学习框架,这是一个用于在 Apple 芯片上进行机器学习的阵列框架,由其机器学习研究团队开发。本教程将探讨该框架,并演示如何在 MacBook Pro (MBP) 上本地部署 Mistral-7B 模型。我们将设置一个本地聊天界面来与已部署的模型进行交互,并根据每秒生成的令牌测试其推理性能...
当然也可以指定配置文件来微调：mlx_lm.lora --config /path/to/config.yaml 配置文件的示例如下，：h...
MLX是专门为Apple Silicon芯片设计的,这意味着它能够充分发挥芯片的性能优势。对于那些想要在苹果设备上进行机器学习开发的用户来说,MLX无疑是最佳选择。 2. 高效的性能 得益于Apple Silicon芯片的强大性能,MLX在处理机器学习任务时表现出色。无论是训练模型还是进行推理,MLX都能提供高效的性能表现。 3. 简单易用 MLX...
MLX 和 AMX 是 苹果 生态系统中的两种技术组件,它们分别位于软件和硬件层面,在特定场景下可以 配合使用 ,充分发挥 Apple Silicon 的硬件性能,特别是在机器学习任务中。以下是它们的详细区别和协作潜力: MLX 和 AMX 的区别 1. MLX(Machine Learning eXtension) •
Apple MLX:使用MLX在mac或iphone本地运行llama3、apple openELM大模型,效率比pytorch高将近3倍,mlx使得apple silicon芯片或许未来会成为推理及训练的最具性价比的芯片, 视频播放量 11297、弹幕量 4、点赞数 171、投硬币枚数 69、收藏人数 288、转发人数 51, 视频作者 AIG
MLX Omni Server 是一款基于 Apple 的 MLX 框架设计的本地推理服务器,专为 Apple Silicon(M 系列)芯片优化。它实现了与 OpenAI 兼容的 API 端点,使现有的 OpenAI SDK 客户端能够无缝集成,并利用本地机器学习推理的强大功能。主要特性:• Apple Silicon 优化:利用 M
gitclonegit@github.com:ml-explore/mlx.git mlx &&cdmlx 从GitHub 仓库通过 SSH 克隆 MLX 的源码到本地mlx目录中。 cd mlx进入下载后的项目目录,准备进行构建和安装。 2.使用 pip 构建并安装 MLX CMAKE_BUILD_PARALLEL_LEVEL=""pip install .
在微软及英特尔等企业大肆宣传AI PC概念的同时，向来较沉默的苹果也公布执行在Apple Silicon平台的AI框架MLX。根据苹果在GitHub资源网页上的说明，MLX是苹果机器学习研究中心的开发成果，它是类似Python常用框架之一NumPy的数组框架，目的在Apple Silicon平台上高效率而弹性地执行机器学习。苹果指出，MLX的设计灵感来自PyTorch...
Apple 推出了全新的 MLX 深度学习框架，专为在其芯片上加速机器学习而设计。本文将指导你如何在 MacBook Pro 上本地部署 Mistral-7B 模型，并通过聊天界面进行实时交互。MLX的优势在于其统一内存架构，避免了与其他框架在 CPU 和 GPU 间的数据复制，显著提高了性能。对于希望在设备上运行模型的开发者来...