使用MLX Local Pipelines运行本地模型：技术指南与实例

在本篇文章中，我们将介绍如何利用MLX Local Pipelines加载和运行模型。这一过程允许我们直接在本地环境中运行MLX社区提供的开源模型。此外，我们还将展示如何将这些模型与LangChain结合使用，以创建更复杂的NLP应用。

技术背景介绍

MLX Community是一个开放的机器学习模型社区，托管在Hugging Face Model Hub上，拥有超过150个公开可用的模型。通过MLXPipeline类，我们可以在本地环境中加载和执行这些模型，也可以通过LangChain调用它们的推理端点。

核心原理解析

MLXPipeline是一个用于包装和执行机器学习模型的类。它支持直接从Hugging Face Model Hub加载模型，也支持将现有的transformers管道与LangChain整合。通过这种方式，开发者可以方便地将AI模型集成到应用中，实现复杂的自然语言处理任务。

代码实现演示(重点)

首先，我们需要安装必要的Python包：

%pip install --upgrade --quiet mlx-lm transformers huggingface_hub

模型加载

可以通过指定模型参数并使用from_model_id方法来加载模型：

from langchain_community