MLX

mlx-lm es el framework matricial de Apple apuntado a modelos de lenguaje. En un Mac con chip M es la vía local más rápida, porque usa memoria unificada en lugar de pelearse con una GPU dedicada.

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mlx-lm es el framework matricial de Apple apuntado a modelos de lenguaje. En un Mac con chip M es la vía local más rápida, porque usa memoria unificada en lugar de pelearse con una GPU dedicada.

Solo Apple Silicon. `mlx_lm.server --model mlx-community/Qwen3-8B-4bit` sirve OpenAI-compatible en localhost:8080/v1. El contexto es lo que quepa en tu memoria unificada.

Contexto máximo: Whatever your unified memory allows
Nivel gratuito: Ilimitado y privado
Requisito: Nada — sin cuenta

Punto de conexión

URL basehttp://localhost:8080/v1

Límite de tasaNone — it is your machine

Compatible con OpenAI
SDK nativo: mlx-lm
texto
visión

Ejemplos de código

npm install openai

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'http://localhost:8080/v1',
  apiKey: 'not-needed'
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'mlx-community/Qwen3-8B-4bit',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain closures in one paragraph.' }]
})

console.log(response.choices[0].message.content)

pip install openai

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8080/v1",
    api_key="not-needed",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mlx-community/Qwen3-8B-4bit",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mlx-community/Qwen3-8B-4bit",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}]
  }'

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen3-8B-4bit")

prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}],
    add_generation_prompt=True,
)

print(generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=512))

Vale la pena saber

Solo Apple Silicon.
Arranca primero el servidor: `mlx_lm.server --model mlx-community/Qwen3-8B-4bit`.

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