MLXとは？
MLX（エムエルエックス）は、Appleシリコン上で機械学習を効率よく動かすために、Appleの機械学習研究チームが開発したオープンソースのフレームワークです。MacのCPUとGPUが同じメモリを使うユニファイドメモリを生かし、モデルの学習、推論、ファインチューニングを行えます。
Python、Swift、C、C++から利用でき、LLM向けのMLX-LM、音声認識向けのMLX Whisperなどの関連ツールもあります。MacでローカルLLMを試したい人によく使われています。
初出とWWDC26での変化
MLXはWWDC26初出ではありません。2023年12月にAppleの機械学習研究チームが公開しました。その後、Appleシリコン向けのローカルAI開発基盤として機能が広がっています。
WWDC26では、MLXでモデルを動かし、OpenAI互換のローカルサーバーを通じてAIエージェントやXcodeから利用する構成が紹介されました。複数のMacを接続し、大きなモデルを分散して動かす方法も扱われています。
何ができる？
- Mac上でLLMや画像モデルを実行する
- モデルを量子化し、必要なメモリを減らす
- 手元のデータでモデルをファインチューニングする
- ローカルのAIサーバーを作り、アプリやエージェントから呼び出す
- 複数のAppleシリコン端末へ処理を分散する
Core MLやFoundation Models frameworkとの違い
MLXは、研究、実験、モデルの調整などを柔軟に行うための機械学習フレームワークです。Foundation Models frameworkは、OSに用意されたApple Foundation ModelsなどをSwiftアプリから利用するためのAPIです。
MLXを使えばMacでさまざまなオープンモデルを動かせますが、モデルの入手元、ライセンス、必要なメモリ、安全性は自分で確認する必要があります。大きなモデルほど、十分なユニファイドメモリとストレージが必要です。