Запускает открытые модели ИИ локально на Mac с Apple Silicon с помощью MLX и предоставляет их через сервер, совместимый с Anthropic API, чтобы Claude Code работал без интернета.
- Звёзды
- 899
- Форки
- 97
- Открытые issues
- 63
- Последний коммит
- 19 часов назад
Что это?
vMLX — сервер инференса для локального запуска больших языковых моделей, моделей «текст — изображение» и моделей генерации изображений на компьютерах Mac с Apple Silicon. Он предоставляет HTTP-эндпоинты, совместимые с OpenAI, Anthropic и Ollama, поэтому существующие SDK и инструменты — например, клиент OpenAI для Python, Anthropic SDK или Ollama CLI — можно подключить к локальному серверу без ключей сторонних API. Модели загружаются из репозиториев Hugging Face или из локальных путей; обычно начинают с моделей mlx-community.
На сервере реализовано несколько уровней кэширования, включая кэширование префиксов, постраничный KV-кэш, квантование KV-кэша и необязательный дисковый кэш. Они повторно используют состояние промпта для повторных и последующих сообщений. Также поддерживаются непрерывный батчинг, вызов инструментов и парсеры рассуждений для многих семейств моделей, спекулятивное декодирование и параллелизм конвейера между несколькими Mac для моделей, слишком больших для одной машины. Через тот же сервер доступны генерация и редактирование изображений с помощью Flux и Qwen Image Edit, а также эмбеддинги, ранжирование, преобразование речи в текст с Whisper и текста в речь с Kokoro.
В проект также входят JANG — формат адаптивного квантования со смешанной точностью и инструменты для конвертации — и MLX Studio, десктопное приложение для macOS с чатом, управлением сервером и инструментами разработчика. Пакет можно установить из PyPI командой `vmlx`.
Ключевые возможности
- 01Предоставляет эндпоинты чата, дополнения, эмбеддингов и ранжирования, совместимые с OpenAI, Anthropic и Ollama.
- 02Многоуровневое кэширование префиксов, постраничного KV-кэша и дисковое кэширование с необязательным квантованием кэша до q4/q8.
- 03Непрерывный батчинг, спекулятивное декодирование и декодирование с поиском по промпту для ускорения генерации.
- 04Автоматически определяемые парсеры вызова инструментов и рассуждений (thinking) для многих семейств моделей.
- 05Генерация и редактирование изображений с помощью моделей Flux и Qwen Image Edit.
- 06Распределённый параллелизм конвейера между несколькими Mac для более крупных моделей.
Сценарии использования
- Приватный запуск чат-моделей с открытыми весами на Mac без отправки данных в облачные API.
- Подключение существующего кода с OpenAI SDK или Anthropic SDK к локальной модели во время разработки.
- Предоставление нескольким инструментам доступа к локальной модели через единый API-шлюз.
- Локальная генерация и редактирование изображений на оборудовании Apple Silicon.
Быстрый старт
- 1
Установите uv с помощью Homebrew
brew install uv - 2
Установите vmlx из PyPI как инструмент
uv tool install vmlx - 3
Запустите сервер с моделью от mlx-community
vmlx serve mlx-community/Qwen3-8B-4bit
Что важно знать
- Работает только на Mac с Apple Silicon, поэтому не поддерживает Linux, Windows и Mac с процессорами Intel.
- Требуется Python 3.10 или новее.
Темы
Частые вопросы
- Что такое vmlx?
- Локальный MLX-сервер инференса для Apple Silicon с совместимыми с OpenAI, Anthropic и Ollama API для LLM, VLM и генерации изображений. vMLX — сервер инференса для локального запуска больших языковых моделей, моделей «текст — изображение» и моделей генерации изображений на компьютерах Mac с Apple Silicon. Он предоставляет HTTP-эндпоинты, совместимые с OpenAI, Anthropic и Ollama, поэтому существующие SDK и инструменты — например, клиент OpenAI для Python, Anthropic SDK или Ollama CLI — можно подключить к локальному серверу без ключей сторонних API. Модели загружаются из репозиториев Hugging Face или из локальных путей; обычно начинают с моделей mlx-community.
- vmlx можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- vmlx распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- vmlx всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в vmlx — 21 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать vmlx?
- Приватный запуск чат-моделей с открытыми весами на Mac без отправки данных в облачные API. Подключение существующего кода с OpenAI SDK или Anthropic SDK к локальной модели во время разработки. Предоставление нескольким инструментам доступа к локальной модели через единый API-шлюз. Локальная генерация и редактирование изображений на оборудовании Apple Silicon.
- Как установить vmlx?
- Установите uv с помощью Homebrew: brew install uv Установите vmlx из PyPI как инструмент: uv tool install vmlx Запустите сервер с моделью от mlx-community: vmlx serve mlx-community/Qwen3-8B-4bit
- Где скачать vmlx?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/jjang-ai/vmlx
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Объединяет ваши устройства в единый AI-кластер, чтобы локально запускать большие модели на нескольких Mac и других компьютерах.
Движок для инференса LLM и мультимодальных моделей на C/C++, работающий локально и в облаке на разных аппаратных платформах.
CLI и TUI на Rust, которые определяют CPU, RAM и GPU и ранжируют открытые LLM по тому, насколько хорошо они будут работать на вашем компьютере.
Нативный для edge-устройств движок для инференса MoE-моделей с открытыми весами, например DeepSeek-V4 и Qwen3.6, на потребительских GPU и CPU.
Open source inference engine, который подстраивает kernels под ваше оборудование и ускоряет работу open models на Apple Silicon, NVIDIA, AMD или CPU.