ml-explore/mlx-swift-examples

何を解決するか

このリポジトリは、MLX Swift を使用する開発者が Apple silicon 上で AI モデルや数値計算タスクを実装する方法を確認できる実用的な例と再利用可能なライブラリのコレクションを提供します。MLX Swift フレームワークの基礎的な機能と、iOS および macOS 上での実際のアプリケーション開発のギャップを埋めます。

動作方法

プロジェクトは、AI アプリケーション（チャットアプリや画像生成ツールなど）、迅速なテスト用のコマンドラインツール、数値計算シミュレーションの3つの主要カテゴリに例を整理しています。言語モデルには mlx-swift-lm ライブラリを利用し、Stable Diffusion および MNIST については独自の実装を提供しています。

対象読者

Apple プラットフォーム（iOS および macOS）向けの AI ベースのアプリケーションを開発したい Swift 開発者。

主な特徴

• 多様な AI 例: LLM、VLM、Stable Diffusion による画像生成の実装を含みます。
• クロスプラットフォーム: 多くの例が iOS と macOS の両方で動作します。
• ファインチューニング: macOS 上で LLM をファインチューニングするための LoRA 学習例を含みます。
• 数値計算: カスタム Metal カーネルを使用して熱拡散やマンデルブロ集合のレンダリングなどの一般的な数値タスクを実演します。
• 即時利用可能なツール: Hugging Face からモデルを迅速にテストできるテキストおよび画像生成用の CLI ツールを提供します。