mlx-openai-server
Um servidor API de alto desempenho que fornece endpoints compatíveis com OpenAI para modelos MLX. Desenvolvido usando Python e alimentado pelo framework FastAPI, fornece uma solução eficiente, escalável e amigável para executar modelos de visão e linguagem baseados em MLX
Execute modelos de IA locais para texto, imagens e áudio usando uma API que imita a configuração da OpenAI em seu computador Apple.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserUm servidor API de alto desempenho que fornece endpoints compatíveis com OpenAI para modelos MLX. Desenvolvido usando Python e alimentado pelo framework FastAPI, fornece uma solução eficiente, escalável e amigável para executar modelos de visão e linguagem baseados em MLX
mlx-openai-server tem 352 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 67 vezes. mlx-openai-server é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2025. mlx-openai-server está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: apple-silicon, continuous-batching, fastapi, flux.
O que é mlx-openai-server?
Um servidor API de alto desempenho que fornece endpoints compatíveis com OpenAI para modelos MLX. Desenvolvido usando Python e alimentado pelo framework FastAPI, fornece uma solução eficiente, escalável e amigável para executar modelos de visão e linguagem baseados em MLX
mlx-openai-server é de código aberto?
mlx-openai-server é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
mlx-openai-server é gratuito?
Sim. mlx-openai-server é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está mlx-openai-server?
mlx-openai-server está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem mlx-openai-server está escrito?
mlx-openai-server é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/cubist38-mlx-openai-server.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.