<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Apple MLX 使い方 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/apple-mlx-%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9/</link><description>Recent content in Apple MLX 使い方 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Wed, 05 Aug 2026 23:25:01 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/apple-mlx-%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>MLXを使ってApple Silicon MacでローカルLLMを爆速で動かす方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-tutorial/</link><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-tutorial/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約30分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★☆☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を使用し、Llama 3やQwenなどの最新LLMをMacのGPUで高速推論させるPythonスクリプトを作成します。
一般的なライブラリよりもメモリ効率が良く、ストリーミング出力（文字がパラパラ出てくる表示）に対応した実践的なチャットプログラムを構築します。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>