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mlx-swift-examples

MLX Swift机器学习示例程序与开发工具集

MLX Swift机器学习示例程序iOSmacOSGithub开源项目

MLX Swift示例项目包含多个机器学习应用实例，涵盖MNIST训练器、LLM评估器等iOS和macOS跨平台程序，以及线性模型训练、LLM文本生成等命令行工具。项目还提供MLXLLM和MLXMNIST库作为Swift Package，便于开发者在自有项目中集成和使用MLX Swift框架进行机器学习开发。

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介绍相关项目
langchain-swift - 适用于多个Apple平台的Swift AI库
GithubLangChainOpenAISwift开源项目本地模型聊天机器人
langchain-swift是一个纯客户端的Swift库，不需要服务器，并支持iOS、macOS、watchOS和visionOS（测试版）。它提供本地模型、聊天机器人、QA机器人和数据检索，通过配置OpenAI、Supabase、百度OCR等多种API接口来增强功能。该库优化了不同Apple平台上的AI模型性能，旨在为开发者提供高效全面的AI解决方案。
machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
mac-ml-speed-test - Apple Silicon Mac机器学习性能测试工具
GithubMacPyTorchTensorFlow开源项目性能测试机器学习
mac-ml-speed-test是一个专为Apple Silicon Mac设计的机器学习性能测试项目。通过简单脚本对比不同Mac设备上的机器学习模型速度,涵盖计算机视觉和自然语言处理等领域。项目使用PyTorch、TensorFlow等主流框架,并提供详细配置指南,便于用户进行性能评估。测试内容包括图像分类、文本分类和LLM文本生成等任务,使用CIFAR100、Food101和IMDB等数据集。此外,项目还包括与NVIDIA TITAN RTX和Google Colab免费版的性能对比,为用户提供更全面的参考数据。
Phi-3-Vision-MLX - 为Apple Silicon优化的多模态AI框架
AI框架Apple SiliconGithubPhi-3-MLX开源项目视觉模型语言模型
Phi-3-MLX是一个为Apple Silicon优化的AI框架，整合了Phi-3-Vision多模态模型和Phi-3-Mini-128K语言模型。该框架提供简洁接口，支持文本生成、视觉问答和代码执行等AI任务。项目特性包括批量处理、模型量化和LoRA微调，并可通过API扩展功能。Phi-3-MLX为开发者提供了高效灵活的AI工具，专为Apple Silicon设备设计。
machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合
GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目
本页面汇集了多种机器学习的实例和教程，涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程，每个课程的代码都存放在相应的文件夹中，便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上，建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口，支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力，易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理，提高了系统吞吐量和响应速度。此外，FastMLX支持函数调用功能，进一步增强了其多功能性。
mlx-vlm - 在Mac上运行Vision LLMs的MLX-VLM软件包
GithubMLXMLX-VLMMacVision LLMs安装包开源项目
MLX-VLM是一款在Mac上运行Vision LLMs的开源软件包，支持通过pip安装。用户可以使用命令行界面（CLI）、Gradio聊天UI或脚本进行模型推理。该软件包支持多个预训练模型，便捷地应用聊天模板并生成输出，是开发人员和研究人员进行视觉问答的实用工具。
SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包
Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目
SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包，基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构，提供Web应用和API服务，实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能，便于探索LLM内部机制，旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
SwiftOpenAI - Swift开源库，全面集成OpenAI、Azure、AIProxy及流媒体支持
APIGithubSwiftOpenAIiOSopen sourceswift开源项目
SwiftOpenAI是一个开源的Swift库，设计用于与OpenAI的API轻松交互，支持所有OpenAI端点。新增对Azure、AIProxy及助手流API的支持，用户只需API Key即可访问音频转录、翻译、生成、聊天、图像处理等功能。通过Swift Package Manager安装，简化集成，提供网络错误代码处理示例，方便开发者优化代码。
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