Mac 用戶(hù)，終于不用羨慕 N 卡玩家有專(zhuān)屬大模型 Chat with RTX 了！大神推出的新框架，讓蘋(píng)果電腦也跑起了本地大模型，而且只要兩行代碼就能完成部署。

仿照 Chat with RTX，框架的名字就叫 Chat with MLX（MLX 是蘋(píng)果機(jī)器學(xué)習(xí)框架），由一名 OpenAI 前員工打造。

黃院士的框架里有的功能，例如本地文檔總結(jié)、YouTube 視頻分析，Chat with MLX 里也都有。

而且包括中文在內(nèi)共有 11 種可用語(yǔ)言，自帶支持的開(kāi)源大模型多達(dá)七種。

體驗(yàn)過(guò)的用戶(hù)表示，雖然計(jì)算量負(fù)擔(dān)對(duì)蘋(píng)果設(shè)備可能大了點(diǎn)，但是新手也很容易上手，Chat with MLX 真的是個(gè)好東西。

那么，Chat with MLX 的實(shí)際效果究竟怎么樣呢？

用 MacBook 部署本地大模型

Chat with MLX 已經(jīng)集成到了 pip 命令中，所以在有 pip 的條件下，只需要一行代碼就能完成安裝：

pip install chat-with-mlx

安裝完成后，在終端中輸入 chat-with-mlx 并按回車(chē)，就會(huì)自動(dòng)完成初始化并彈出網(wǎng)頁(yè)（第一次啟動(dòng)及下載模型時(shí)需要連接到 Hugging Face 服務(wù)器）。

將這個(gè)頁(yè)面向下翻，選擇想用的模型和語(yǔ)言后點(diǎn)擊 Load Model，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)下載模型信息并加載。

注意如果中途需要更換模型，需要先將前面的模型 Unload 再選擇新模型。

其他模型只要 Hugging Face 上有并且兼容 MLX 框架，也可以手工添加，方法可以到 GitHub 頁(yè)中了解。

如果要使用自有數(shù)據(jù)，需要先選擇類(lèi)型（文件或 YouTube 視頻），然后上傳文件或填寫(xiě)視頻鏈接，并點(diǎn)擊 Start Indexing 建立索引。

按照開(kāi)發(fā)者的說(shuō)法，只要不點(diǎn)擊 Stop，再次上傳新文件后數(shù)據(jù)是累加的。當(dāng)然，也可以不傳數(shù)據(jù)，直接當(dāng)成普通大模型來(lái)用。

為了避免推理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，我們選擇了規(guī)模較小的 Quyen-SE 來(lái)進(jìn)行測(cè)試。

（Quyen-SE 基于阿里的通義千問(wèn)改造而成，Chat with MLX 的作者也參與了研發(fā)工作。）

首先看看模型不加定制數(shù)據(jù)的速度，在 M1 芯片的 MacBook 上，這個(gè) 0.5B 的模型表現(xiàn)是這樣的，可以說(shuō)比較流暢。

但在宣傳中，Chat with MLX 的主要賣(mài)點(diǎn)，還是本地 RAG 檢索。為了確保素材文檔在模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不存在，小編從箱底翻出了自己不公開(kāi)上網(wǎng)的本科畢業(yè)論文。

我們?cè)儐?wèn)了論文中不同位置的細(xì)節(jié)，一共根據(jù)文章內(nèi)容給 Chat with MLX 設(shè)計(jì)了十個(gè)問(wèn)題。

其中有七個(gè)回答是正確（符合文意）的，不過(guò)速度和純生成相比要略慢一些。

測(cè)試中我們還發(fā)現(xiàn)，模型還有一定的幾率會(huì)把提示詞吐出來(lái)，不過(guò)觸發(fā)條件似乎沒(méi)有什么規(guī)律。

但可以看出，為了提高模型的表現(xiàn)，作者已經(jīng)把給小費(fèi)這種新興的提示詞技巧都招呼上了。

整體感受下來(lái)，可能是受制于算力原因，在蘋(píng)果設(shè)備上部署本地大模型，效果無(wú)法和英偉達(dá)的 Chat with RTX 相媲美。

同時(shí)，在 GitHub 上，也有許多用戶(hù)反饋各種各樣的安裝失敗問(wèn)題，作者也都進(jìn)行了回復(fù)或跟進(jìn)，并把程序重新更新了一遍。

但無(wú)論如何，選擇本地化部署，數(shù)據(jù)的安全性可能是更為重要的考量因素；而且從中可以看出，本地化、專(zhuān)屬化的大模型，已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)向消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品普及的趨勢(shì)。

用網(wǎng)友的話(huà)說(shuō)，升級(jí) AI PC 的時(shí)間到了。

GitHub：

https://github.com/qnguyen3/chat-with-mlx

本文來(lái)自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：克雷西

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