mlx-apple-silicon
MLX/mlx_lmを使用してApple Silicon上でLLMsを実行できます。統一メモリ、4ビット量子化、ストリーミング生成、プロンプトキャッシングに対応しており、M series チップに最適化されています。
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Run LLMs on Apple Silicon with MLX/mlx_lm - unified memory, 4-bit quantization, streaming generation, prompt caching. Optimal for M-series chips.
SKILL.md 本文
MLX Apple Silicon スキル
「統一メモリとは、GPU↔CPU間のデータ転送がないということ。配列は共有メモリ内に存在します。」
Trit: +1 (PLUS - 生成的) Color: Warm (楽観的/高速)
概要
MLX は Apple Silicon 用の Apple の ML フレームワークです:
- 統一メモリ: GPU↔CPU 間のデータ転送がない
- 遅延評価: 必要な計算のみを実行
- Metal バックエンド: ネイティブ GPU アクセラレーション
- 4ビット量子化: モデルサイズが75%削減
MLX-LM は高レベルの LLM API を提供します。
クイックスタート
# インストール (macOS Apple Silicon)
pip install mlx mlx-lm
# インストール (Linux CUDA - v0.28+)
pip install "mlx[cuda]"
# テキスト生成
mlx_lm.generate --model mlx-community/Mistr
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: unknown
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