Ejecución y ajuste de LLM en Apple Silicon con MLX. Úselo cuando trabaje con modelos localmente en Mac, convierta modelos de Hugging Face al formato MLX, realice ajustes con LoRA/QLoRA en Apple Silicon o proporcione modelos a través de HTTP API.
Instalación
SKILL.md
MLX-LM is a Python package for running large language models on Apple Silicon, leveraging the MLX framework for optimized performance with unified memory architecture.
| Memory | Separate CPU/GPU copies | Unified memory, no copies | | Optimization | Generic Metal backend | Apple Silicon native | | Model loading | Slower, more memory | Lazy loading, efficient | | Quantization | Limited support | Built-in 4/8-bit |
MLX arrays live in shared memory, accessible by both CPU and GPU without data transfer overhead.
Ejecución y ajuste de LLM en Apple Silicon con MLX. Úselo cuando trabaje con modelos localmente en Mac, convierta modelos de Hugging Face al formato MLX, realice ajustes con LoRA/QLoRA en Apple Silicon o proporcione modelos a través de HTTP API. Fuente: itsmostafa/llm-engineering-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill mlx- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-11
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es mlx?
Ejecución y ajuste de LLM en Apple Silicon con MLX. Úselo cuando trabaje con modelos localmente en Mac, convierta modelos de Hugging Face al formato MLX, realice ajustes con LoRA/QLoRA en Apple Silicon o proporcione modelos a través de HTTP API. Fuente: itsmostafa/llm-engineering-skills.
¿Cómo instalo mlx?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill mlx Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-11