MLX 使い方 入門 Apple Silicon MacでローカルLLMを最速で動かす方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple独自の深層学習フレームワーク「MLX」を使い、Llama 3.1やGemma 2といった最新のオープンLLMをMac上でネイティブ動作させるスクリプトを作成します。 Pythonから数行のコードでモデルを呼び出し、ストリーミング形式で回答を表示する実用的な対話インターフェースを構築するのがゴールです。 ...
Mac AI 開発
Apple Siliconの性能を限界まで引き出し、Llama 3やGemma 2といった最新のLLMをMac上でネイティブ動作させるPythonスクリプトを構築します。
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MLXフレームワークを用いて、毎秒50トークンを超える速度で動作するローカルLLMチャットスクリプト Hugging Faceから最適化済みモデルを自動取得し、メモリ消費を抑えた4-bit量子化で実行する環境 前提知識：ターミナルでのコマンド操作、Pythonの基本的な文法（importや変数など）がわかること 必要なもの：Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）搭載のMac、インターネット環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...