Самый простой способ запустить открытую модель на своём компьютере: одна команда скачивает и запускает её, плюс локальный REST API и библиотеки для Python и JavaScript.
Все репозитории
Открытые модели и инференсml-explore
mlx
Фреймворк массивов от Apple для её чипов: интерфейс в духе NumPy и PyTorch, использует единую память Mac. Основа для запуска и обучения моделей на Mac.
Кому подойдёт
Владельцам Mac на Apple Silicon, которые запускают и обучают модели локально.
Как начать
- Установи на macOS:
pip install mlx. - Пройди краткое руководство из раздела Quickstart в документации.
- Для CUDA на Linux есть
pip install mlx[cuda], для CPU —pip install mlx[cpu].
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+3716 сент. — 6 окт.
Описание автора
MLX: An array framework for Apple silicon
Ещё в категории «Открытые модели и инференс»
Главная библиотека для работы с моделями: единый код для текста, зрения, звука и мультимодальных задач, и для запуска, и для обучения. Через неё выходит большинство новых открытых моделей.
Свой чат-интерфейс в стиле ChatGPT, который подключается к Ollama и любым API, совместимым с OpenAI. Ставится одной командой Docker и работает на твоём сервере.
Движок на C/C++, который запускает языковые модели на обычном железе: ноутбуках, телефонах, серверах без видеокарты. На нём держится большая часть локального AI, включая Ollama.
Репозиторий большой открытой модели DeepSeek-V3 со смесью экспертов: описание, результаты тестов и инструкции запуска. Показал, что открытая модель может идти вровень с закрытыми.
Основа большинства современных нейросетей: тензоры с ускорением на GPU и автоматическое дифференцирование, с обычным питоновским кодом внутри. На нём написаны Transformers, Llama и почти все открытые модели.