MLX Swift 示例

MLX Swift 的示例程序。语言模型示例使用了在 MLX Swift LM 中实现的模型。

• MNISTTrainer: 一个可在 iOS 和 macOS 上运行的示例，它会下载 MNIST 训练数据并训练一个 LeNet 模型。

• LLMBasic: 一个极简的 LLM 聊天示例应用。它只有两个功能：加载模型和评估提示词。

• LLMEval: 一个可在 iOS 和 macOS 上运行的示例，它会从 Hugging Face 下载一个 LLM 和分词器，并根据给定的提示词生成文本。它包含一些预设提示词、工具集成等。此外，它还显示运行的详细统计信息。

• MLXChatExample: 一个可在 iOS 和 macOS 上运行的聊天应用示例，支持 LLM 和 VLM。

• LoRATrainingExample: 一个在 macOS 上运行的示例，它会下载一个 LLM 并使用 LoRA（低秩适应）和训练数据对其进行微调。

• LinearModelTraining: 一个训练简单线性模型的示例。

• StableDiffusionExample: 一个可在 iOS 和 macOS 上运行的示例，它会从 Hugging Face 下载一个稳定扩散模型，并根据给定的提示词生成图像。

• llm-tool: 一个命令行工具，用于使用 Hugging Face hub 上提供的各种 LLM 生成文本。

• image-tool: 一个命令行工具，用于使用 Hugging Face 的稳定扩散模型生成图像。

• mnist-tool: 一个命令行工具，用于在 MNIST 数据集上训练 LeNet 模型。

[!IMPORTANT]
MLXLMCommon、MLXLLM、MLXVLM 和 MLXEmbedders 已移至一个仅包含可复用库的新仓库：mlx-swift-lm。

之前的 URL 和标签将继续有效，但今后对这些库的所有更新都将在另一个仓库中进行。新仓库也支持之前的标签。

[!TIP]
希望同时编辑 mlx-swift-examples 和 mlx-swift-lm 的贡献者可以使用 Xcode 中的这个技巧。

可复用库

LLM 和 VLM 的实现可在 MLX Swift LM 中找到：

• MLXLLMCommon -- LLM 和 VLM 的通用 API
• MLXLLM -- 大语言模型示例实现
• MLXVLM -- 视觉语言模型示例实现
• MLXEmbedders -- 流行的编码器/嵌入模型示例实现

MLX Swift Examples 也包含一些可复用的库，你可以通过在 Package.swift 中添加以下代码或在 Xcode 中引用 URL 来导入：

.package(url: "https://github.com/ml-explore/mlx-swift-examples/", branch: "main"),

然后将一个或多个库作为依赖项添加到目标中：

.target(
    name: "YourTargetName",
    dependencies: [
        .product(name: "StableDiffusion", package: "mlx-libraries")
    ]),

• StableDiffusion -- SDXL Turbo 和 Stable Diffusion 模型示例实现
• MLXMNIST -- 满足你所有数字识别需求的 MNIST 实现

运行

应用程序和命令行工具示例可以从 Xcode 或命令行运行：

./mlx-run llm-tool --prompt "swift programming language"

注意：mlx-run 是一个 shell 脚本，它使用 xcode 命令行工具来定位构建好的二进制文件。它与从 Xcode 本身运行是等效的。

另请参阅：

• MLX 故障排除