mlx-lm-deepgrove
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파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- action.yml
- pull_request.yml
- release.yml
- server_benchmark.py
- __init__.py
- deepseek_v32.py
- batch_generate_response.py
- chat.py
- generate_response.py
- lora_config.yaml
- merge_config.yaml
- openai_reasoning_content.py
- openai_tool_use.py
- sharded_generate.py
- tool_use.py
- __init__.py
- activations.py
- afm7.py
- afmoe.py
- apertus.py
- baichuan_m1.py
- bailing_moe.py
- bailing_moe_linear.py
- base.py
- bitlinear_layers.py
- bitnet.py
- cache.py
- cohere.py
- cohere2.py
- dbrx.py
- deepseek.py
- deepseek_v2.py
- deepseek_v3.py
- deepseek_v32.py
- dots1.py
- ernie4_5.py
- ernie4_5_moe.py
- exaone.py
- exaone4.py
- exaone_moe.py
- falcon_h1.py
- gated_delta.py
- gemma.py
- gemma2.py
- gemma3.py
- gemma3_text.py
- gemma3n.py
- gemma4.py
- gemma4_text.py
- glm.py
- glm4.py
- glm4_moe.py
- glm4_moe_lite.py
- glm_moe_dsa.py
- gpt2.py
- gpt_bigcode.py
- gpt_neox.py
- gpt_oss.py
- granite.py
- granitemoe.py
- granitemoehybrid.py
- helium.py
- hunyuan.py
- hunyuan_v1_dense.py
- internlm2.py
- internlm3.py
- iquestloopcoder.py
- jamba.py
- kimi_k25.py
- kimi_linear.py
- kimi_vl.py
- Klear.py
- lfm2-vl.py
- lfm2.py
- lfm2_moe.py
- lille-130m.py
- llama.py
- llama4.py
- llama4_text.py
- longcat_flash.py
- longcat_flash_ngram.py
- mamba.py
- mamba2.py
- maple.py
- mellum.py
- mimo.py
- mimo_v2_flash.py
- minicpm.py
- minicpm3.py
- minimax.py
- ministral3.py
- mistral3.py
- mixtral.py
- mla.py
- nanochat.py
- nemotron-nas.py
- nemotron.py
- nemotron_h.py
- olmo.py
- olmo2.py
- olmo3.py
- olmoe.py
- openelm.py
- phi.py
- phi3.py
- phi3small.py
- phimoe.py
- phixtral.py
- pipeline.py
- pixtral.py
- plamo.py
- plamo2.py
- qwen.py
- qwen2.py
- qwen2_moe.py
- qwen2_vl.py
- qwen3.py
- qwen3_5.py
- qwen3_5_moe.py
- qwen3_moe.py
- qwen3_next.py
- qwen3_vl.py
- qwen3_vl_moe.py
- recurrent_gemma.py
- rope_utils.py
- rwkv7.py
- seed_oss.py
- smollm3.py
- solar_open.py
- ssm.py
- stablelm.py
- starcoder2.py
- step3p5.py
- switch_layers.py
- telechat3.py
- youtu_llm.py
- awq.py
- dwq.py
- dynamic_quant.py
- gptq.py
- utils.py
- __init__.py
- function_gemma.py
- gemma4.py
- glm47.py
- json_tools.py
- kimi_k2.py
- longcat.py
- minimax_m2.py
- mistral.py
- pythonic.py
- qwen3_coder.py
- __init__.py
- callbacks.py
- datasets.py
- dora.py
- lora.py
- losses.py
- trainer.py
- utils.py
- __init__.py
- __main__.py
- _version.py
- benchmark.py
- BENCHMARKS.md
- cache_prompt.py
- chat.py
- cli.py
- cli_ui.py
- convert.py
- evaluate.py
- fuse.py
- generate.py
- gguf.py
- LEARNED_QUANTS.md
- LORA.md
- lora.py
- MANAGE.md
- manage.py
- perplexity.py
- py.typed
- README.md
- sample_utils.py
- SERVER.md
- server.py
- share.py
- ternary.py
- tokenizer_utils.py
- upload.py
- utils.py
- model_parallel_tests.py
- test_chat.py
- test_datsets.py
- test_evaluate.py
- test_finetune.py
- test_generate.py
- test_gguf.py
- test_losses.py
- test_maple_kernels.py
- test_models.py
- test_prompt_cache.py
- test_sample_utils.py
- test_server.py
- test_tokenizers.py
- test_tool_parsing.py
- test_tuner_trainer.py
- test_tuner_utils.py
- test_utils.py
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- ACKNOWLEDGMENTS.md
- CODE_OF_CONDUCT.md
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE
- MANIFEST.in
- README.md
- setup.py
- setup.sh
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/deepgrove-ai/mlx-lm-deepgrove
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd mlx-lm-deepgrove
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Python
쉬움 추천사전 준비물
python -m mlx_lm generate --model ./maple-2bit-mlx --trust-remote-code --flash-head \
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
python -m mlx_lm chat --model ./maple-2bit-mlx --trust-remote-code --max-tokens -1 \
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
python -m mlx_lm.ternary /path/to/maple-bf16 -o maple-2bit-mlx --flash-head
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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