{
 "id": "mlx-lm",
 "nom": "MLX LM",
 "url": "https://quelleia.com/logitheque/mlx-lm/",
 "usages": [
  {
   "id": "developpeurs",
   "nom": "Pour les développeurs",
   "url": "https://quelleia.com/logitheque/usages/developpeurs/"
  },
  {
   "id": "local-ordinateur",
   "nom": "IA locale sur ordinateur",
   "url": "https://quelleia.com/logitheque/usages/local-ordinateur/"
  }
 ],
 "resume": {
  "texte": "MLX LM est le paquet Python de l'équipe MLX d'Apple pour générer du texte avec des modèles de langage et les affiner sur Mac à puce Apple Silicon. Il s'utilise en ligne de commande, en Python ou comme petit serveur proche de l'API d'OpenAI, et puise dans les milliers de modèles convertis par la communauté MLX sur Hugging Face.",
  "sources": [
   "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md"
  ]
 },
 "pourquoi": {
  "texte": "Il tire parti de la mémoire unifiée des Mac Apple Silicon grâce à MLX, et sait aussi quantifier et affiner un modèle sur la machine.",
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
  "lu": "2026-10-18"
 },
 "pour_qui": {
  "texte": "Développeurs et utilisateurs avancés de Mac Apple Silicon à l'aise avec Python et le terminal, qui veulent exécuter, convertir ou affiner des modèles localement.",
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
  "lu": "2026-10-18"
 },
 "a_quoi_ca_sert": [
  {
   "texte": "Converser avec un modèle dans le terminal avec « mlx_lm.chat ».",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "texte": "Convertir et quantifier en 4 bits un modèle de Hugging Face, puis le republier.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "texte": "Affiner un modèle sur ses données avec LoRA, y compris un modèle quantifié.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/LORA.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "texte": "Servir un modèle à d'autres applications du Mac avec « mlx_lm.server ».",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/SERVER.md",
   "lu": "2026-10-18"
  }
 ],
 "fonctions": [
  {
   "nom": "Génération et chat",
   "texte": "Commandes mlx_lm.generate et mlx_lm.chat, et API Python avec génération en flux et en lots.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "nom": "Conversion et quantification",
   "texte": "mlx_lm.convert transforme un modèle de Hugging Face et peut l'envoyer vers un dépôt.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "nom": "Affinage",
   "texte": "Affinage LoRA ou complet, y compris sur des modèles quantifiés.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "nom": "Serveur local",
   "texte": "Une API inspirée de celle d'OpenAI, que l'éditeur déconseille en production : ses contrôles de sécurité restent basiques.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/SERVER.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "nom": "Longs contextes",
   "texte": "Cache clé-valeur à taille fixe, mise en cache des invites et taille de préremplissage réglable.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "nom": "Inférence distribuée",
   "texte": "Répartition de l'inférence et de l'affinage sur plusieurs machines avec mx.distributed.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  }
 ],
 "a_savoir": [
  {
   "sujet": "limites",
   "texte": "Aucune interface graphique : tout se fait en ligne de commande ou en Python.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "sujet": "limites",
   "texte": "Les modèles qui frôlent la taille de la mémoire du Mac sont lents ; l'accélération par mémoire « câblée » demande macOS 15 ou plus récent.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "sujet": "confidentialite",
   "texte": "Certains modèles exigent l'option trust_remote_code, qui exécute du code fourni avec eux ; MLX LM demande alors confirmation dans le terminal.",
   "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "sujet": "autre",
   "texte": "Sous Linux, le paquet existe aussi en versions CUDA et processeur seul, toujours sur le moteur MLX.",
   "source": "https://pypi.org/project/mlx-lm/",
   "lu": "2026-10-18"
  }
 ],
 "francais": null,
 "editeur": {
  "nom": "Apple",
  "nom_legal": "Apple Inc.",
  "maison_mere": null,
  "marque": "MLX",
  "pays": null,
  "pays_source": null,
  "site": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm",
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/LICENSE",
  "page_quelle_ia": null
 },
 "systemes": [
  "mac"
 ],
 "telechargements": [
  {
   "systeme": "mac",
   "voie": "paquet",
   "lien": "https://pypi.org/project/mlx-lm/",
   "texte": "« pip install mlx-lm » ; Python 3.11 ou plus",
   "ipad": false,
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "systeme": "mac",
   "voie": "paquet",
   "lien": "https://anaconda.org/conda-forge/mlx-lm",
   "texte": "« conda install -c conda-forge mlx-lm »",
   "ipad": false,
   "lu": "2026-10-18"
  },
  {
   "systeme": "mac",
   "voie": "depot",
   "lien": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm",
   "texte": "Code source et exemples",
   "ipad": false,
   "lu": "2026-10-18"
  }
 ],
 "prix": {
  "texte": "Gratuit",
  "formules": [
   "gratuit"
  ],
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/LICENSE",
  "lu": "2026-10-18",
  "abonnement": null
 },
 "licence": {
  "code_ouvert": true,
  "nom": "MIT",
  "texte": null,
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/LICENSE"
 },
 "fonctionnement": {
  "mode": "local",
  "texte": "Les modèles tournent sur le Mac ; ils sont téléchargés depuis Hugging Face et rangés dans son cache local. La publication d'un modèle converti vers Hugging Face se fait sur demande (option --upload-repo).",
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md"
 },
 "modeles": {
  "texte": "Des milliers de modèles de Hugging Face, dont de nombreuses versions quantifiées publiées par l'organisation mlx-community.",
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
  "liste": [
   {
    "ecrit": "mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct-4bit (modèle par défaut)",
    "url": "https://quelleia.com/modeles/llama-3-2-3b/"
   },
   {
    "ecrit": "Mistral-7B-Instruct-v0.3",
    "url": "https://quelleia.com/modeles/mistral-7b-v0-3/"
   }
  ]
 },
 "configuration": {
  "texte": "Mac à puce Apple Silicon, macOS 14.0 ou plus récent, Python natif 3.10 ou plus pour MLX (3.11 ou plus pour mlx-lm). macOS 15 conseillé pour les gros modèles. Aucune mémoire minimale publiée.",
  "gpu": "Apple Silicon",
  "source": "https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/install.html",
  "lu": "2026-10-18"
 },
 "maintenance": {
  "version": "v0.32.2",
  "date": "2026-10-16",
  "source": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/releases/latest"
 },
 "france": {
  "disponible": true,
  "texte": "Paquet publié sur PyPI et conda-forge, sans restriction de pays indiquée.",
  "source": "https://pypi.org/project/mlx-lm/",
  "lu": "2026-10-18"
 },
 "pages_liees": [
  {
   "nom": "Llama 3.2 3B",
   "url": "https://quelleia.com/modeles/llama-3-2-3b/"
  },
  {
   "nom": "Mistral 7B v0.3",
   "url": "https://quelleia.com/modeles/mistral-7b-v0-3/"
  },
  {
   "nom": "Les outils de code",
   "url": "https://quelleia.com/outils/"
  },
  {
   "nom": "Le classement du code",
   "url": "https://quelleia.com/classement/code/"
  },
  {
   "nom": "Quel modèle tient sur ma machine",
   "url": "https://quelleia.com/local/"
  },
  {
   "nom": "Les modèles qui tournent en local",
   "url": "https://quelleia.com/classement/locaux/"
  }
 ],
 "avec_un_modele_local": {
  "url": "https://minilabai.com/guides/ollama-modeles-locaux/",
  "titre": "Ollama & les modèles locaux",
  "note": "Guide du même auteur que QUELLE IA"
 },
 "liens_utiles": [
  {
   "titre": "README et guide d'utilisation",
   "lien": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm",
   "verifie_http": 200
  },
  {
   "titre": "Serveur HTTP",
   "lien": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/SERVER.md",
   "verifie_http": 200
  },
  {
   "titre": "Affinage LoRA",
   "lien": "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/LORA.md",
   "verifie_http": 200
  },
  {
   "titre": "Installation de MLX",
   "lien": "https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/install.html",
   "verifie_http": 200
  }
 ],
 "verifie": "2026-10-18",
 "sources": [
  "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/README.md",
  "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/LORA.md",
  "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/mlx_lm/SERVER.md",
  "https://pypi.org/project/mlx-lm/",
  "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/blob/main/LICENSE",
  "https://anaconda.org/conda-forge/mlx-lm",
  "https://github.com/ml-explore/mlx-lm",
  "https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/install.html",
  "https://github.com/ml-explore/mlx-lm/releases/latest",
  "https://github.com/ml-explore/mlx/blob/main/docs/src/_static/mlx_logo.png"
 ],
 "regle": "Un logiciel ou une appli entre dans cette sélection s'il est l'application officielle d'un éditeur de modèles ou s'il est maintenu (une version publiée depuis moins de 6 mois au jour du relevé, date lue sur la boutique ou le dépôt), s'il est disponible en France et s'il sert vraiment l'usage où il est rangé. Dans chaque liste, l'ordre est alphabétique : QUELLE IA ne note pas les logiciels et ne les classe pas."
}