推論服務 / 中等
MLX LM
Native Apple silicon inference, experimentation and fine-tuning
一手來源難度中等安裝難度
平台1apple
APIOpenAI-compatible server + CLI:8080
01 / 安裝與執行
安裝方式取決於作業系統。以下指令是範例或範本,請先替換佔位符並核對量化版本、檔案格式、驅動與執行環境支援;記憶體適配不保證部署成功。
- 1安裝
pip install mlx-lm - 2啟動模型
mlx_lm.server --model <verified-MLX-conversion> - 3連接你的應用
OpenAI-compatible server + CLI · :8080. 除非加入驗證與網路存取控制,否則請將服務綁定到 localhost。
注意
Only for Apple silicon. Use an MLX-converted model and tune KV cache size for long contexts. The bundled mlx_lm.server is an OpenAI-compatible HTTP endpoint (default 127.0.0.1:8080), but upstream warns it implements only basic security checks and is not recommended for production.
02 / 相容模型
代表性開放權重模型
Alibaba Qwen
Qwen3.6 27B
27BQ4 / NVFP4 estimate
- 估算記憶體
- ~18.5 GB
- 上下文
- 262K native
Alibaba Qwen
Qwen3.8 27B
27BQ4 estimate
- 估算記憶體
- ~19.5 GB
- 上下文
- 262K native
Google
Gemma 3 1B
1BINT4 / GGUF Q4
- 估算記憶體
- ~1.4 GB
- 上下文
- 32K
Meta
Llama 3.2 3B
3BGGUF Q4
- 估算記憶體
- ~2.8 GB
- 上下文
- 128K
Alibaba Qwen
Qwen3 4B
4BGGUF Q4
- 估算記憶體
- ~3.6 GB
- 上下文
- 32K+
Google
Gemma 3 4B
4BINT4 / GGUF Q4
- 估算記憶體
- ~4.2 GB
- 上下文
- 128K