·mlx

Exécuter et peaufiner les LLM sur Apple Silicon avec MLX. À utiliser lorsque vous travaillez avec des modèles localement sur Mac, convertissez des modèles Hugging Face au format MLX, affinez avec LoRA/QLoRA sur Apple Silicon ou servez des modèles via l'API HTTP.

5Installations·1Tendance·@itsmostafa

Installation

$npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill mlx

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.

Exécuter et peaufiner les LLM sur Apple Silicon avec MLX. À utiliser lorsque vous travaillez avec des modèles localement sur Mac, convertissez des modèles Hugging Face au format MLX, affinez avec LoRA/QLoRA sur Apple Silicon ou servez des modèles via l'API HTTP. Source : itsmostafa/llm-engineering-skills.

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill mlx
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-11
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que mlx ?

Exécuter et peaufiner les LLM sur Apple Silicon avec MLX. À utiliser lorsque vous travaillez avec des modèles localement sur Mac, convertissez des modèles Hugging Face au format MLX, affinez avec LoRA/QLoRA sur Apple Silicon ou servez des modèles via l'API HTTP. Source : itsmostafa/llm-engineering-skills.

Comment installer mlx ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill mlx Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills

Détails

Catégorie
</>Développement
Source
skills.sh
Première apparition
2026-02-11