Chat with MLX是什么？
Chat with MLX是一個開源項目，由OpenAI前員工打造的蘋果電腦專屬大模型框架，它提供了一個基于Apple Silicon硬件的原生聊天界面，利用MLX框架來實現與數據的交互。這個項目旨在通過自然語言處理技術，讓用戶能夠與他們的數據進行對話，無論是文本文檔、PDF文件還是YouTube視頻。
該框架支持中文、英語、法語等11種語言，可輕松集成任何HuggingFace和MLX兼容的開源模型，只要兩行代碼就能完成部署，支持蘋果電腦跑本地大模型。
項目地址：https://github.com/qnguyen3/chat-with-mlx
使用demo演示：
Chat with MLX主要特性：
- 多格式數據處理：能夠處理文檔（doc(x)、pdf、txt）和通過URL鏈接的YouTube視頻，為用戶提供豐富的數據交互體驗。
- 多語言支持：支持多種語言，包括中文、英語、法語、德語、印地語、意大利語、日語、韓語、西班牙語、土耳其語和越南語，使得全球用戶都能方便地使用。
- 模型兼容性：支持與HuggingFace和MLX兼容的開源模型，使得用戶可以輕松集成和使用各種預訓練的機器學習模型。
- 易于集成：項目提供了詳細的安裝和使用指南，使得用戶可以快速開始使用。
Chat with MLX支持的模型
- Google Gemma-7b-it, Gemma-2b-it
- Mistral-7B-Instruct, OpenHermes-2.5-Mistral-7B, NousHermes-2-Mistral-7B-DPO
- Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1, Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO
- Quyen-SE (0.5B), Quyen (4B)
- StableLM 2 Zephyr (1.6B)
- Vistral-7B-Chat, VBD-Llama2-7b-chat, vinallama-7b-chat
如何使用Chat with MLX？
- 安裝：用戶可以通過Python的包管理器pip來安裝Chat with MLX，命令為
pip install chat-with-mlx。也可以通過克隆GitHub倉庫并手動安裝的方式來進行。 - 啟動應用：安裝完成后，用戶可以啟動應用程序，開始與數據進行交互。
- 加載模型：用戶可以選擇加載支持的模型，如Google Gemma-7b-it、Mistral-7B-Instruct等，或者添加自己的模型。添加模型需要在
chat_with_mlx/models/configs目錄下創建一個.yaml配置文件，并指定模型的相關參數。 - 交互：一旦模型加載完成，用戶就可以通過聊天界面與數據進行交互，提出問題或請求，模型會根據輸入給出相應的回答或結果。
Chat with MLX項目為開發者和數據分析師提供了一個強大的工具，使得他們能夠更自然、更直觀地與數據進行對話，從而提高工作效率和數據分析的深度。
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