Python
Jak przyspieszyć lokalne sieci neuronowe na Apple Silicon dwukrotnie dzięki MTPLX
MTPLX wykorzystuje wbudowane głowy MTP w modelach jak Qwen 3.5-3.8, osiągając do 2,24x przyspieszenia na Apple Silicon bez dodatkowego modelu roboczego.
#apple-silicon
3 projektów Swift
Jak uruchomić model z 26 miliardami parametrów w dwóch gigabajtach pamięci na zwykłym Macu
Inżynier Andrey Mikhailov stworzył TurboFieldfare — niestandardowe środowisko uruchomieniowe w Swift/Metal, które uruchamia model Google Gemma 4 26B-A4B w zaledwie 2 GB pamięci RAM na zwykłym MacBooku Air M2.
Python
MLX-Audio — kiedy Twój Mac z Apple Silicon uczy się mówić i słuchać
MLX-Audio oferuje błyskawiczne TTS, STT i STS na Mac z Apple Silicon. W oparciu o MLX, zapewnia Whisper, Kokoro, klonowanie głosu i więcej—lokalnie, bez chmury.