Effiziente LLM- und MLLM-Inferenz auf Apple Silicon mit vllm-mlx
Mit der rasanten Verbreitung von Apple Silicon im Bereich des maschinellen Lernens wächst der Bedarf an leistungsstarken Inferenzlösungen, die die einzigartige einheitliche Speicherarchitektur optimal nutzen. Bestehende Werkzeuge wie PyTorch MPS bieten zwar native Optimierungen, konzentrieren sich jedoch meist ausschließlich auf Textmodelle, während multimodale Aufgaben vernachlässigt werden.
