mlx-omni-server
O MLX Omni Server é um servidor de inferência local alimentado pelo framework MLX da Apple, projetado especificamente para chips Apple Silicon (M-series). Ele implementa endpoints de API compatíveis com OpenAI, permitindo integração perfeita com os clientes existentes do SDK da OpenAI enquanto aproveita
Execute modelos de IA localmente em dispositivos Apple Silicon usando uma API simples.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserO MLX Omni Server é um servidor de inferência local alimentado pelo framework MLX da Apple, projetado especificamente para chips Apple Silicon (M-series). Ele implementa endpoints de API compatíveis com OpenAI, permitindo integração perfeita com os clientes existentes do SDK da OpenAI enquanto aproveita
mlx-omni-server tem 733 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 90 vezes. mlx-omni-server é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2024. mlx-omni-server está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: function-calling, genai, mlx, openai.
O que é mlx-omni-server?
O MLX Omni Server é um servidor de inferência local alimentado pelo framework MLX da Apple, projetado especificamente para chips Apple Silicon (M-series). Ele implementa endpoints de API compatíveis com OpenAI, permitindo integração perfeita com os clientes existentes do SDK da OpenAI enquanto aproveita
mlx-omni-server é de código aberto?
mlx-omni-server é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
mlx-omni-server é gratuito?
Sim. mlx-omni-server é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está mlx-omni-server?
mlx-omni-server está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem mlx-omni-server está escrito?
mlx-omni-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/madroidmaq-mlx-omni-server.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.