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在Mac上原生运行Stable Diffusion

SHARK Studio —— SHARK+IREE 高性能机器学习分布式系统的 Web 用户界面

基于 Huggingface Diffusers 实现的 FLUX 模型的 MLX 端口。

MLX-VLM 是一个软件包，允许您在 Mac 上使用 MLX 来进行视觉语言模型 (VLM) 的推理和微调。

在苹果硅芯片的GPU上运行LLaMA（以及斯坦福大学的Alpaca）模型进行推理。

在MacBook Air上微调Llama 2-70b和CodeLlama模型，不进行量化处理。

一个基于苹果MLX框架构建的文本转语音 (TTS) 和语音转语音 (STS) 库，可在苹果自研芯片上高效地进行语音合成。

SiLLM 利用 MLX 框架简化了在苹果硅芯片上训练和运行大型语言模型 (LLM) 的流程。

在你的 Expo 和 React Native 应用中，使用 Core ML 在 iOS 上运行 Stable Diffusion

一些快速脚本，用于在 macOS 上测试 TensorFlow/PyTorch/Llama 2。

适用于苹果硅芯片Mac的生成式AI和代理工具包，使用Python实现基于JSON模式的结构化输出（3SO）和工具调用。更多关于3SO的信息，请访问：https://huggingface.co/blog/ucheog/llm-power-steering

在基于ARM架构的苹果电脑上运行Rasa（原生/Docker方式）

MaK（Mac+Kubernetes）llama：在带有 macOS 节点的 Kubernetes 集群上运行和编排大型语言模型 (LLM)。

这份列表专为拥有苹果硅芯片设备并对大型语言模型 (LLM) 感兴趣的用户准备，方便他们进行实验。

在苹果硅芯片上使用 SiLLM 框架训练和运行大型语言模型 (LLM) 的示例

心声iOS版语音合成软件

学习使用 Gradio 界面探索机器学习技术，从而利用 Apple MLX 框架生成 Stable Diffusion 图片和 LoRA 文本。

macOS 实时目标检测叠加显示，使用 YOLO 模型，支持平滑追踪、性能监控和可配置设置。

在苹果硅芯片Mac上，使用苹果MLX框架进行大型语言模型（LLM）推理。