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omlx

SHA-256
13.8k stars·AI 생산성·SHA-256 체크섬 확인됨

Mac에 최적화된 LLM 추론 엔진으로, 연속 배치 처리와 스마트 캐싱을 지원하며 메뉴 막대에서 클릭 한 번으로 관리할 수 있습니다.

Mac에서 로컬로 대규모 모델을 실행하는 가장 편리한 도구, 메뉴 막대 제어, 스마트 캐싱.

주요 기능

  • 메뉴 표시줄에서 모델 로드/언로드/전환을 직접 제어
  • 핫-콜드 2단계 KV 캐시: 자주 쓰는 내용은 메모리에, 자주 쓰지 않는 내용은 디스크에 저장하여 재시작해도 유지
  • 연속 배치 처리: 동시에 들어오는 여러 요청을 효율적으로 처리
  • 멀티 모델 동시 실행: 텍스트, 비전, 임베딩 모델을 서버 한 대로 해결
  • 모델별 독립 설정: 별칭, 타임아웃, 고정 로드 등

할 수 없는 것

  • •Apple Silicon(M1/M2/M3/M4)만 지원되며 macOS 15.0+ (Sequoia)가 필요합니다. NVIDIA GPU 또는 Intel Mac은 지원되지 않습니다. 최초 실행 시 모델을 다운로드해야 하므로 디스크 공간이 충분한지 확인하세요.

사용 사례

  • MacBook에서 오픈소스 대규모 모델을 로컬로 실행하여 프라이버시 보호
  • Claude Code, Cursor 등의 도구와 함께 사용하여 코딩 가속화
  • 오프라인 환경 또는 낮은 지연 시간이 요구되는 AI 추론 시나리오

oMLX는 Apple Silicon Mac을 위해 특별히 설계된 로컬 대규모 모델 추론 엔진입니다. 메뉴 막대 또는 Web 백엔드를 통해 여러 AI 모델(텍스트, 비전, 임베딩)을 손쉽게 로드하고 관리할 수 있습니다. 핵심 혁신은 '핫-콜드' 2단계 KV 캐시로, 자주 사용하는 컨텍스트는 메모리에 유지하고 비활성 콘텐츠는 자동으로 SSD에 저장하며 서버를 재시작해도 복구할 수 있습니다. 연속 배칭 기술과 결합하여 여러 동시 요청을 효율적으로 처리합니다. 애플리케이션은 모델 폴더를 자동으로 인식하며, 모델별 개별 설정(타임아웃, 고정 로드, 별칭)을 지원하고 Claude Code 같은 도구와도 연동됩니다. 클라우드 의존 없이 완전히 오프라인으로 실행됩니다.

태그

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

시작하기

1

설치 프로그램 다운로드

위 버튼을 클릭하여 시스템에 맞는 설치 프로그램을 다운로드

2

소프트웨어 설치

다운로드한 dmg 파일을 열고 앱을 Applications로 드래그

3

Releases에서 .dmg 파일을 다운로드하여 Applications 폴더로 드래그하세요

4

oMLX를 실행하고 환영 마법사에 따라 모델 디렉터리를 설정한 후 서버를 시작하세요

5

첫 번째 모델을 선택하고 다운로드하여 사용을 시작하세요 (기본 포트 8000)

설치 가이드
  1. Releases에서 .dmg 파일을 다운로드하여 Applications 폴더로 드래그하세요
  2. oMLX를 실행하고 환영 마법사에 따라 모델 디렉터리를 설정한 후 서버를 시작하세요
  3. 첫 번째 모델을 선택하고 다운로드하여 사용을 시작하세요 (기본 포트 8000)
파일 무결성

SHA-256 체크섬 확인됨

GitHub 공식 Release 페이지에서 추출된 체크섬

SHA256 체크섬

803d999247af13bc778ce623db6ef539266a82e35ccd984a80a40b0dc2a45114

이 체크섬은 GitHub Release 페이지에서 추출되었습니다. 다운로드 후 파일 무결성을 확인하세요.

이 플랫폼의 모든 SHA-256 체크섬은 프로젝트의 공식 GitHub Release 페이지에서 추출되었으며, 어떠한 변경도 없습니다. GitHub Releases 페이지에서 직접 검증할 수 있습니다.

오픈소스 투명성

GitHub 소스 보기
환경 가이드

제거 정보

Applications에서 oMLX.app을 삭제한 다음 ~/.omlx 폴더를 삭제하세요(모델과 설정이 제거됨).

추가 의존성 없음

다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.

프로젝트 정보
라이선스Apache 2.0
마지막 업데이트2026-10-28 17:41:38
GitHub 저장소공식 웹사이트

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