0:00 - 简介
MLX 是一个针对 Apple 芯片优化的开源库，可在 Mac 上实现高效的机器学习。它利用 Metal 为 GPU 加速，并通过统一内存实现无缝的 CPU-GPU 协作。MLX 支持 Python、Swift、C++ 和 C 语言。
MLX LM 是一个 Python 库和 CLI 工具，可简化在 Apple 芯片上运行、微调和集成大语言模型的过程。你可以在 Mac 上本地载入最先进的模型 (例如 DeepSeek AI 的 670B 参数模型)，并与之交互和生成文本，速度和性能表现都非常出色。
3:07 - MLX LM 简介
MLX LM 是基于 MLX 构建的 Python 软件包，用于运行和试验大语言模型。它提供用于文本生成和微调的命令行工具和 Python API，并与 Hugging Face 集成以完成模型下载和共享。你可以通过 pip install mlx-lm 安装 MLX LM。
3:51 - 文本生成
MLX LM 是一种工具，支持使用 Hugging Face 中的语言模型或存储在本地的模型生成文本。它提供了两个主要接口：命令行工具和 Python API。
通过命令行工具，你可以使用简单的提示和基本的自定选项生成文本。Python API 提供了更高的灵活性，让你能够载入模型、生成文本以及检查和修改模型的架构。
Python API 还通过键值缓存支持多轮对话，该缓存可以有效地存储中间结果，从而节省时间和计算资源。这使得 MLX LM 非常适合用于构建聊天机器人、虚拟助手等需要在多轮提示中保留上下文的交互式应用程序。
8:42 - 量化
模型量化是一种可用于降低机器学习模型精度的技术，能够减小模型体积、提升运行速度，尤其适合在小型设备上部署。MLX 通过其量化 API 简化了这一过程。
使用“mlx_lm.convert”命令，只需一步即可下载、转换和保存模型。该命令支持精细化控制，让你能够对模型的各个部分应用不同的量化设置，从而在模型质量与运行效率之间取得平衡。量化后的模型可以立即在 MLX 中用于推理或训练，也可以通过 Hugging Face 与他人共享。
11:39 - 微调
借助 MLX LM，你可以在 Mac 本地微调大语言模型，无需编写代码或将数据发送到云端。这一过程通过使用较小的、特定领域的数据集，将通用模型适配到具体的领域或任务中。
MLX LM 支持两种主要的微调方法：完整模型微调和低秩适配器训练。适配器训练更快速、更轻量，且内存占用更低，非常适合在本地硬件上运行。
你可以使用单个命令启动微调，同时指定模型、数据集和训练持续时间。如果需要更精细的控制，还可以使用训练配置文件。微调完成后，适配器可以重新融合回基础模型，生成一个独立的更新模型，以便轻松分发和使用，甚至可以上传到 Hugging Face 存储库进行共享。
17:02 - 采用 MLXSwift 的 LLM
MLX 为在 Swift 中使用大语言模型带来了简洁性与灵活性。只需几行代码，就可以载入量化模型、进行分词处理并生成文本。
要管理多轮对话，只需额外几行代码即可创建键值缓存。MLX 提供 C、C++、Python 和 Swift 的开源核心操作，以及 Python 和 Swift 中的高级 API，从而在 Apple 硬件上实现高效的机器学习工作流程。