ml-explore/mlx

これは何？

主な機能

• 01NumPyに近いPython APIと、PyTorchをモデルにしたnnおよびoptimizersモジュール
• 02Pythonに加えてC++、C、SwiftのAPIも利用可能
• 03遅延計算と動的に構築される計算グラフ
• 04自動微分とベクトル化のための組み合わせ可能な変換
• 05データ転送なしでCPUまたはGPU上の処理を可能にするユニファイドメモリモデル

ユースケース

• Apple silicon搭載Macで新しいモデルを研究・プロトタイピングする
• Apple製ハードウェアでLLMのテキスト生成やLoRAファインチューニングを実行する
• macOS上でStable DiffusionやWhisperによる音声認識をローカル実行する
• NumPy風のインターフェースを使ってC++またはSwiftで数値計算・機械学習コードを構築する

クイックスタート

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   macOSにpipでMLXをインストールする

   pip install mlx
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   ドキュメントのクイックスタートガイドを読む

使う前に知っておきたいこと

• !Apple siliconを対象としています。READMEに記載されている主なインストール方法はmacOS向けです。
• !Linux向けのCUDA版およびCPU専用パッケージにも言及されているため、プラットフォームのサポート状況はバックエンドによって異なります。

収録されている特集

トピック

よくある質問

mlx とは？

NumPy風のPython APIとC++、C、Swiftバインディングを備えた、Apple silicon向けの機械学習用配列フレームワーク。 MLXは、Appleの機械学習研究チームが公開した、Apple silicon向けの機械学習用配列フレームワークです。Python APIはNumPyに近い設計で、mlx.nnやmlx.optimizersなどの高水準パッケージは、モデル構築に使うPyTorch風のAPIを採用しています。C++、C、SwiftのAPIも利用できます。

mlx は無料で使えますか？ライセンスは？

mlx は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

mlx は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。mlx の最終コミットは 2026年10月22日 です。

mlx は何に使えますか？

Apple silicon搭載Macで新しいモデルを研究・プロトタイピングする Apple製ハードウェアでLLMのテキスト生成やLoRAファインチューニングを実行する macOS上でStable DiffusionやWhisperによる音声認識をローカル実行する NumPy風のインターフェースを使ってC++またはSwiftで数値計算・機械学習コードを構築する

mlx のインストール方法は？

macOSにpipでMLXをインストールする: pip install mlx ドキュメントのクイックスタートガイドを読む

mlx はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/ml-explore/mlx