OpenSource-Hub
O

omlx

SHA-256
13.8k stars·AI 生産性·SHA-256 チェックサム確認済み

Mac専用に最適化されたLLM推論エンジン。連続バッチ処理とスマートキャッシュに対応し、メニューバーからワンクリックで管理可能。

Macでローカルに大規模モデルを動かすのに最も使いやすいツール。メニューバーから操作でき、キャッシュもスマート。

主な機能

  • メニューバーからモデルのロード/アンロード/切り替えを直接管理
  • ホット・コールドの2層 KV キャッシュ:頻繁に使う内容はメモリに、あまり使わないものはディスクに保存し、再起動しても失われない
  • 連続バッチ処理:複数の同時リクエストを効率的に処理
  • 複数モデルの同時実行:テキスト、ビジョン、埋め込みモデルを1台のサーバーで完結
  • モデルごとの独立した設定:エイリアス、タイムアウト、常駐ロードなど

できないこと

  • •Apple Silicon(M1/M2/M3/M4)のみサポートしており、macOS 15.0+ (Sequoia) が必要です。NVIDIA GPU または Intel Mac はサポートされていません。初回実行時にモデルのダウンロードが必要なため、十分なディスク容量があることを確認してください。

使用例

  • MacBookでオープンソースの大規模モデルをローカル実行し、プライバシーを保護
  • Claude Code、Cursorなどのツールと組み合わせてコーディングを高速化
  • オフライン環境や低遅延が要求されるAI推論シナリオ

oMLX は Apple Silicon Mac 向けに特別に設計されたローカル大規模モデル推論エンジンです。メニューバーまたは Web 管理画面から、複数の AI モデル(テキスト、ビジョン、埋め込み)を簡単に読み込み・管理できます。中核となる革新は「ホット-コールド」2層 KV キャッシュです。頻繁に使用するコンテキストはメモリに保持し、非アクティブなコンテンツは自動的に SSD に保存するため、サーバーを再起動しても復元できます。連続バッチ処理技術と組み合わせることで、複数の同時並行リクエストを効率的に処理できます。アプリはモデルフォルダを自動的に認識し、モデルごとの個別設定(タイムアウト時間、固定ロード、エイリアス)をサポートし、Claude Code などのツールにも対応できます。完全にオフラインで動作し、クラウドへの依存は不要です。

タグ

LLMMacApple Silicon推理引擎KV缓存本地AI菜单栏管理多模型

はじめ方

1

インストーラをダウンロード

上のボタンをクリックして、お使いのシステム用のインストーラをダウンロード

2

ソフトウェアをインストール

ダウンロードした dmg ファイルを開き、アプリを Applications にドラッグ

3

Releases から .dmg ファイルをダウンロードし、Applications フォルダにドラッグします

4

oMLX を起動し、ウェルカムウィザードに従ってモデルディレクトリを設定してサーバーを起動します

5

最初のモデルを選択してダウンロードし、使用を開始します(デフォルトポート 8000)

インストールガイド
  1. Releases から .dmg ファイルをダウンロードし、Applications フォルダにドラッグします
  2. oMLX を起動し、ウェルカムウィザードに従ってモデルディレクトリを設定してサーバーを起動します
  3. 最初のモデルを選択してダウンロードし、使用を開始します(デフォルトポート 8000)
ファイルの整合性

SHA-256 チェックサム確認済み

GitHub 公式 Release ページから抽出されたチェックサム

SHA256 チェックサム

803d999247af13bc778ce623db6ef539266a82e35ccd984a80a40b0dc2a45114

このチェックサムは GitHub Release ページから抽出されたものです。ダウンロード後にファイルの整合性を確認してください。

本プラットフォーム上のすべての SHA-256 チェックサムは、プロジェクトの公式 GitHub Release ページから抽出されたもので、一切の改変はありません。GitHub Releases ページで独自に検証できます。

オープンソースの透明性

GitHub ソースを見る
環境ガイド

アンインストール情報

Applications から oMLX.app を削除し、次に ~/.omlx フォルダを削除します(モデルと設定を消去します)。

追加の依存関係なし

ダウンロード後すぐに使用可能。追加のランタイムは不要です。

プロジェクト情報
ライセンスApache 2.0
最終更新2026-10-28 17:41:38
GitHub リポジトリ公式サイト

問題が発生?以下のFAQを確認

5 FAQs

類似プロジェクト