MLX를 사용하여 Apple Silicon에서 LLM을 실행하고 미세 조정합니다. Mac에서 로컬로 모델 작업을 하거나, Hugging Face 모델을 MLX 형식으로 변환하거나, Apple Silicon에서 LoRA/QLoRA를 사용하여 미세 조정하거나, HTTP API를 통해 모델을 제공할 때 사용하세요.
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.
MLX를 사용하여 Apple Silicon에서 LLM을 실행하고 미세 조정합니다. Mac에서 로컬로 모델 작업을 하거나, Hugging Face 모델을 MLX 형식으로 변환하거나, Apple Silicon에서 LoRA/QLoRA를 사용하여 미세 조정하거나, HTTP API를 통해 모델을 제공할 때 사용하세요. 출처: itsmostafa/llm-engineering-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill mlx- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-11
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
mlx이란?
MLX를 사용하여 Apple Silicon에서 LLM을 실행하고 미세 조정합니다. Mac에서 로컬로 모델 작업을 하거나, Hugging Face 모델을 MLX 형식으로 변환하거나, Apple Silicon에서 LoRA/QLoRA를 사용하여 미세 조정하거나, HTTP API를 통해 모델을 제공할 때 사용하세요. 출처: itsmostafa/llm-engineering-skills.
mlx 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill mlx 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-11