MLX入門：Apple SiliconでローカルLLMを爆速で動かす方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、Apple Silicon搭載MacでHugging Face上の最新LLMを読み込み、メモリを最適化して高速に推論するPythonチャットプログラムが完成します。 MLXフレームワークを使用した高速推論スクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法（関数の定義、ライブラリのインストール）がわかること 必要なもの：Apple Silicon（M1/M2/M3/M4ファミリー）搭載のMac、Python 3.10以降 先に確認するスペック・料金 Apple Silicon MacでローカルLLMを動かす際、最も重要なのは「メモリ（ユニファイドメモリ）の量」です。 MLXはGPUとCPUがメモリを共有する特性を最大限に活かしますが、OSや他のアプリが使う分を差し引いた「空き容量」がモデルのサイズを下回ると、スワップが発生して一気に動作が重くなります。 ...