重生2之128G的MacBook Pro M4 Max本地跑大模型，速度居然还有提升空间？
重生2之128G的MacBook Pro M4 Max本地跑大模型，速度居然还有提升空间？
原创 喵懂AI 2024年11月14日 11:28北京
万万没想到上期随手写的《 》阅读量爆炸（相对与我这个不起眼的新人号而言），评论区也引发了大家的激烈讨论。
有不少朋友留言希望我实验更多M4 Max跑大模型、训练微调、玩文生图之类的场景，这些我都一一记下啦。
我会尽量满足大家的测试要求，然后发出来分享一下，不过个人精力和时间有限，所以请大家耐心等待～
由于我自己用纯语言大模型多一些，因此这两天又深入研究了下MAC上跑LLM的黑科技。
然后喜出望外地发现在推理速度上还有很大的提升空间，而这个奇技淫巧就是：MLX + LM Studio。
话不多说，听我立马道来（时间宝贵的朋友也可以直接拉到最后两节看实操和结论，另外还有LM Studio模型下载加速的干货哟）。
MLX简介
MLX[1]是Apple官方出品的一个科学计算框架，下面是官方的介绍：
MLX
作为专门为苹果系列芯片设计的科学计算框架，设计灵感来自NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。
目的是设计一个对用户极其友好，但同时在训练和部署上也非常高效的框架，最重要的是更好地充分利用苹果统一内存的M芯片。
所以，它的接口你会非常熟悉，因为它的Python接口与NumPy很相似，而它的神经网络模型的接口和PyTorch非常类似。
所以如果此前你使用Python编写相关模型代码，几乎是没有障碍的使用和切换。
更多的细节我就不啰嗦了，感兴趣的朋友可以出去看官方网站的信息。
MLX Community
目前主流的大模型加载和部署都是基于Pytorch后台的，并没有利用到上面的MLX在M系列芯片上的计算优势。
但是！总有慷慨的开源社区会在这时候站出来造福大众，MLX Community[2]就是其中一个。
这是Huggingface上的一个开源组织，核心目标就是将主流的大模型转换成MLX框架支持的格式，以获得更好的运行性能。
同时他们还提供了配套的Python库mlx-lm[3]，以满足更细粒度的代码操作需求。
随手截个图：
MLX Community
LM Studio
之前我的测试是在Ollama上进行的，作为目前最火的开源大模型本地运行框架之一，它确实非常便捷，然而目前美中不足的是它并不支持MLX。
那么除了用mlx-lm库加载MLX Community的模型，还有什么更好的方式么？这就要提到今天的重头戏了：LM Studio。
这个APP估计大家也早有耳闻，我就不多做介绍了。
它和Ollama的一个主要区别就是它提供了丰富的Chat交互界面和模型管理页面。
而最关键的是，「它在最新的版本里支持了MLX！」，更准确地说是支持了MLX格式的大模型checkpoints。
LM Studio
于是我迫不及待地进行了测试。
LM Studio + MLX 测试
LM Studio里可以直接筛选检索Huggingface上的MLX格式模型。
为了和上一期的测试结果对比，我下载了MLX格式的Qwen2.5 72B Int4和32B Int4。
测试的prompt还是上一期的完全不变。
这里我直接上结论：
72B
72B_1
72B_2
11.12 tokens/s的生成速度。
32B
32B_1
32B_2
23.67 tokens/s的生成速度。
如果大家还记得上一期我分享的Ollama上的测试结果，72B Int4和32B Int4对应的分别是：7.77 tokens/s和18.45 tokens/s。
(11.12−7.77)/7.77=0.431
(23.67−18.45)/18.45=0.283
也就是分别有说有43%和28% 的提速。
这里多提一句，测试32B的时候有时也能达到27 tokens/s的速度，那么提升也在40%+，为了严谨，我取的是较慢的值。
无论如何，MLX带来的提升还是肉眼可见的，加上MLX Community对主流模型都做了适配，所以如果有在Mac上跑本地大模型需求的朋友，强烈建议可以试试LM Studio了。
它同样也支持以OpenAI Compatible的方式提供Serving接口。
关于LM Studio的模型下载
这里最后再提供一个小干货。
众所周知，由于不可言喻的原因，咱们这边访问Huggingface是相当费劲的，更别提下载模型了。
相信聪明的各位都已经知道用HF-Mirror[4]来改善体验，但是LM Studio里搜到的模型依然是走的官方原站，如果没有魔法加持的话会发现什么也下载不下来，怎么办呢？
思路也很简单，直接做域名替换，将huggingface.co替换成hf-mirror.com，我自己亲测可用，这里分享一下MAC上的操作方式，其他操作系统的大家可以依葫芦画瓢。
1. 打开Finder进入应用程序文件夹
2. 找到安装好的LM Studio应用，右键点击显示包内容
3. 一路点击进入，找到下面这个main文件夹：
这里需要注意.webpack在app文件夹里是隐藏的，需要Comand + Shift + .来显示。
4. 用文本编辑器打开main文件夹（例如Sublime，Vscode，这里我用的是Vscode）
5. 批量在.js格式的文件中检索huggingface.co替换成hf-mirror.com
这里因为我已经替换过了，所以搜了下hf-mirror.com给大家展示一下检索效果（这里最好屏蔽build文件夹）。
6. 如果LM Studio正打开，需要关闭重启一次
然后随便搜索一个模型，如果能看到huggingface里的结果，点击之后能够开始下载，那么就说明成功了。
这样一来大家就可以愉快地使用LM Studio在MAC上玩儿大模型啦！
好啦，这一期的内容就到这里了，后面响应广大朋友的评论要求，我可能会玩一玩文生图相关的内容，不过这个之前没经验，所以可能需要多调研一番啦！
大家敬请期待！走之前别忘了点个「赞」和「再看」呀！
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感谢大家，下期见！
引用链接
[1] MLX: https://github.com/ml-explore/mlx[2] MLX Community: https://huggingface.co/mlx-community[3] mlx-lm: https://pypi.org/project/mlx-lm/[4] HF-Mirror: https://hf-mirror.com/
