《MLX Engine 安装与配置指南》

《MLX Engine 安装与配置指南》

mlx-engine 👾🍎 Apple MLX engine for LM Studio 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlx-engine

1. 项目基础介绍

MLX Engine 是一个为 LM Studio 定制的 Apple MLX 推理引擎项目。该项目旨在提供一种高效的方式来处理大型语言模型和视觉模型，它允许开发者通过简单的 API 调用在其应用程序中集成先进的人工智能功能。该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Apple MLX：这是项目的基础技术，提供了高性能的机器学习推理能力。
• Python：作为主要的编程语言，用于构建和运行项目的各种组件和脚本。
• Vision Model：用于处理图像和视觉数据的模型，例如 Pixtral、Llama-3.2-Vision 等。
• Pre-commit Hooks：用于在代码提交前自动执行代码风格检查和格式化，确保代码质量。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：macOS 14.0 (Sonoma) 或更高版本。
• Python：Python 3.11。可以通过 brew install python@3.11 命令来安装 Python 3.11，这不会影响您的默认 Python 设置。

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开您的终端，运行以下命令来克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/lmstudio-ai/mlx-engine.git
   cd mlx-engine
   

2. 创建虚拟环境（可选）

   创建一个虚拟环境有助于隔离项目依赖，避免与其他项目冲突：

   python3.11 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

3. 安装依赖包

   在虚拟环境中，使用以下命令安装项目所需的依赖包：

   pip install -U -r requirements.txt
   

4. 运行示例脚本

   为了验证安装是否成功，可以尝试运行一个示例脚本来加载和推理模型：

   lms get mlx-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit
   python demo.py --model mlx-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit
   

   如果您想要使用不同的提示，可以添加 --prompt 参数：

   python demo.py --model mlx-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit --prompt "你的提示信息"
   

按照上述步骤操作，您应该能够成功安装和配置 MLX Engine。如果在安装过程中遇到任何问题，请检查项目文档或寻求社区帮助。

mlx-engine 👾🍎 Apple MLX engine for LM Studio 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlx-engine