LM Studio 0.3.4 支持 Apple MLX
LM Studio 0.3.4 配备了 MLX 引擎，可在 Apple Silicon Mac 上高效运行本地 LLM。
从这里下载适用于 Apple Silicon 的 LM Studio。继续阅读以了解更多关于 LM Studio 中的 MLX 信息。
M3 Max 上的 Llama 3.2 1B 运行速度约为每秒 250 个 token
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LM Studio 0.3.4 中的 MLX 支持包括：
- 从 Hugging Face 搜索并下载任何受支持的 MLX LLM（就像您使用 GGUF 模型一样）
- 通过聊天 UI 或使用在 localhost 上运行的类似 OpenAI 的本地服务器，从您的代码中使用 MLX 模型
- 强制 LLM 以特定 JSON 格式响应（感谢 Outlines）
- 使用 LLaVA 等视觉模型，并通过聊天或 API 使用它们（感谢 mlx-vlm）
- 加载并同时运行多个 LLM。您甚至可以混合和匹配
llama.cpp和 MLX 模型！
这篇博客文章的其余部分将深入探讨 LM Studio 中 MLX 的技术细节。
特别感谢 Awni Hannun (MLX) 和 Rémi Louf (.txt/Outlines) 审阅了这篇博客文章的草稿以及 mlx-engine 代码。
什么是 MLX？
……我为什么要关心它？
MLX 是 Apple 推出的一款新的开源 AI/ML 软件栈，专门为 Apple Silicon 优化。它利用了 Apple M 芯片中强大的加速硬件。
MLX 由 Apple 的工程师开发，并受到不断壮大的开发者社区的支持，有望成为在 Mac 上运行本地 AI 的极具竞争力的选择。
MLX 核心库用 C++ 编写，并配有社区支持的 Python 和 Swift 前端。
我们很高兴在 LM Studio 中推出 MLX 支持。这篇博客文章将涵盖 MLX 的一些通用技术细节，以及 LM Studio 的 MLX 引擎的具体细节。
LM Studio 的 mlx-engine 是开源的
LM Studio 的 MLX 引擎是一个 Python 模块，它结合了以下包构建而成：
- mlx-lm - 由 Awni Hannun 和 Apple 团队开发的 Apple MLX（Python 前端）。
- Outlines - 由 Rémi Louf 和 .txt 团队开发的 LLM 结构化生成。
- mlx-vlm - 由 Prince Canuma 开发的适用于 Apple MLX 的视觉 LLM。
mlx-engine 在 MIT 许可下开源。仓库：https://github.com/lmstudio-ai/mlx-engine。
LM Studio 中的 MLX 使用 Python？！
我们将 MLX 集成到 LM Studio 的旅程始于 Swift。虽然这种方法运行良好，但最终以下设计目标使 Python 成为更好的选择。
设计目标 1： 我们希望与社区一起迭代 MLX 引擎
- 更多开发人员、研究人员熟悉 Python
设计目标 2： 我们希望能够尽快支持最新的模型和技术
- Python 中的 MLX 往往会更快地获得对新模型的支持
将 mlx-lm 支持添加到 LM Studio 需要能够以可移植、跨平台的方式部署和运行 Python 组件。理想情况下，我们还希望能够将这些组件与 LM Studio 主应用程序中已使用的现有 C/C++ 组件完全集成（这最终排除了某些潜在的候选解决方案，例如 conda 环境）。
LM Studio 的初始 Python 运行时支持建立在 python-build-standalone 项目和 Python 虚拟环境之上，使用了一个即将发布的实用程序，该实用程序支持创建一组集成的、可独立下载的 Python 应用程序环境，这些环境共享公共运行时和框架层（毕竟，如果可以合理避免，没有人希望下载和安装多个 PyTorch 或 CUDA 副本）。
这个“堆叠虚拟环境”实用程序使用 CPython 解释器的“站点自定义”功能，以及对虚拟环境内容的发布前和安装后调整，以允许这些虚拟环境在机器之间可靠地传输，并使用 CPython 的 -m 命令行开关调用包含的应用程序启动模块。
请关注 10 月晚些时候关于这方面的更详细技术公告。
迷你深度解析：mlx-engine 的一些功能
使用 MLX 运行文本生成模型
Python MLX 生态系统的一个关键部分是 mlx_lm。这个项目提供了一种使用 CLI 工具或几行 Python 代码运行大型语言模型的简单方法，例如
from mlx_lm.utils import load, generate_step import mlx.core as mx def mlx_stream(prompt: str): model, tokenizer = load("/path/to/mlx/model") prompt_tokens = mx.array(tokenizer.encode(prompt)) while True: yield generate_step( model=model, prompt=prompt_tokens ) for token in mlx_stream(prompt="Hello world!"): print(token, end="", flush=True)
让我们打开 generate_step 的盖子，以便我们更好地了解发生了什么
def generate_step(*args, **kwargs): # --snip-- def sample(logits): logprobs = logits - mx.logsumexp(logits) if temp == 0: token = mx.argmax(logits, axis=-1) else: if top_p > 0 and top_p < 1.0: token = top_p_sampling(logits, top_p, temp) elif min_p != 0.0: token = min_p_sampling(logits, min_p, min_tokens_to_keep, temp) else: token = categorical_sampling(logits, temp) return token, logprobs y = prompt tokens = None def _step(y): logits = model(y[None], cache=cache) logits = logits[:, -1, :] nonlocal tokens tokens = mx.concat([tokens, y]) if tokens is not None else y for processor in logits_processor: logits = processor(tokens, logits) y, logprobs = sample(logits) return y, logprobs.squeeze(0) y, logprobs = _step(y) while True: next_y, next_logprobs = _step(y) yield y.item(), logprobs y, logprobs = next_y, next_logprobs
我们可以看到这里发生了重要的操作
- 模型通过其
__call__方法进行评估。这会返回一个 logits 数组，其中每个元素对应于模型词汇表中的一个项。logits 定义了词汇表中各项的概率分布。 - 使用用户提供的采样参数，从 logits 数组中选择（即采样）一个 token。
- 采样到的 token 返回给调用者。
让我们看看如何为这个生成循环添加用户会喜欢的功能。
使用 Outlines 实现结构化生成
让我们为生成器添加一个功能：用户可以请求生成器输出有效的 JSON。我们可以使用 Outlines（来自 .txt）来实现此功能。
Outlines 能够从 LLM 生成结构化输出（例如创建 JSON 输出）。此包支持 mlx_lm 运行时，我们将利用这一点。Outlines 通过将用户提供的 JSON 模式转换为正则表达式来实现其功能。请看这个标题模式。
{ "type": "object", "properties": { "title": { "type": "string", "minLength": 1 } }, "required": [ "title" ] }
Outlines 将该模式转换为此正则表达式字符串
\{[ ]?"title"[ ]?:[ ]?"([^"\\\x00-\x1F\x7F-\x9F]|\\["\\]){1,}"[ ]?\}
这是一个更易读（但不太精确）的正则表达式字符串版本：\{"title": ".{1,}"\}
使用此正则表达式字符串，Outlines 的生成循环如下：
- 评估模型。即处理提示并为每个标记输出 logits。
- 对于每个 token，评估采样它是否会违反正则表达式。如果违反，我们将其概率设置为零。我们称之为掩码 logits。
- 使用被掩码的 logits 采样一个 token。
mlx_lm 的 generate_step 允许我们定义 logits 处理器，因此让我们定义一个处理器来掩码 logits，以便输出匹配正则表达式
from outlines.processors.structured import JSONLogitsProcessor class OutlinesJSONLogitsProcessor: def __init__(self, json_schema, tokenizer): self.logits_processor = JSONLogitsProcessor(json_schema, tokenizer) def __call__(self, tokens: mx.array, logits: mx.array): logits_1d = logits.flatten() # convert to 1-dimensional array logits_1d = self.logits_processor(tokens, logits_1d) logits = logits_1d[None] # convert back to original shape return logits
我们可以通过实例化这个对象来调用 mlx 生成步骤
def mlx_stream(prompt: str): model, tokenizer = load("/path/to/mlx/model") prompt_tokens = mx.array(tokenizer.encode(prompt)) json_schema='''{"type":"object","properties":{"title":{"type":"string","minLength":1}},"required":["title"]}''' # define schema while True: yield generate_step( model=model, prompt=prompt_tokens, logits_processor=[OutlinesJSONLogitsProcessor(json_schema, tokenizer)] # output valid json )
就是这样！现在，只要提供了 JSON 模式，我们就可以生成 JSON。
使用 MLX 运行视觉模型
MLX python 生态系统的另一个部分是 mlx_vlm，它是一个运行视觉 LLM 的包。以下是 mlx_vlm 中的 generate_step 方法，为简洁起见进行了编辑
def generate_step(*args, **kwargs): def sample(logits: mx.array) → Tuple[mx.array, float]: if temp == 0: token = mx.argmax(logits, axis=-1) else: if top_p > 0 and top_p < 1.0: token = top_p_sampling(logits, top_p, temp) else: token = mx.random.categorical(logits * (1 / temp)) return token, logprobs # --snip-- def _step(y): logits = model.language_model(y[None], cache=cache, mask=mask) logits = logits[:, -1, :] y, logprobs = sample(logits) return y, logprobs.squeeze(0) y = prompt logits = model(y, pixel_values, cache=cache, mask=mask) logits = logits[:, -1, :] y, logprobs = sample(logits) while True: next_y, next_logprobs = _step(y) yield y.item(), logprobs y, logprobs = next_y, next_logprobs
让我们比较和对比一下 mlx_vlm 实现与 mlx_lm 实现
mlx_vlm评估使用model.__call__方法。第一次评估处理像素数据，后续评估使用底层语言模型。mlx_vlm中的sample函数可用的采样方法比mlx_lm少。mlx_vlm中没有 logits_processor。
结合使用 mlx_lm 的 logits 处理和采样，同时使用 mlx_vlm 的视觉模型将很有益处。让我们来实现它！
我们将编写一个类，它将在首次调用时评估像素数据，并在后续调用时使用语言模型
class VisionModelWrapper: def __init__(self, vision_model, image_processor, pixel_values, mask): self.vision_model = vision_model self.image_processor = image_processor self.pixel_values = pixel_values self.mask = mask self.first_call = False def __call__(self, *args, **kwargs): if self.pixel_values is not None and not self.first_call: self.first_call = True return self.vision_model(self.input_ids, self.pixel_values, self.mask, **kwargs) else: return self.vision_model.language_model(*args, mask=self.mask, **kwargs)
现在，我们可以将它传递给 mlx_lm.generate_step
def mlx_stream(prompt: str): # load and wrap the vision model vision_model_dict, tokenizer = load_vision_model("/path/to/mlx/vision_model", "/path/to/image") vision_model_wrapper = VisionModelWrapper(**vision_model_dict) prompt_tokens = mx.array(tokenizer.encode(prompt)) json_schema='''{"type":"object","properties":{"title":{"type":"string","minLength":1}},"required":["title"]}''' while True: yield generate_step( model=vision_model_wrapper, prompt=prompt_tokens, logits_processor=[OutlinesJSONLogitsProcessor(json_schema, tokenizer)] )
现在我们可以用一张图片提示一个 LLM，让它为我们制作一个标题！
使用 VLM 和结构化输出为图像添加说明
跨提示的 KV 缓存
跨提示的 KV（键值）缓存是一种优化技术，它使 LLM 引擎能够重用先前交互中的计算。这可以极大地提高模型的响应时间，或“首个 Token 的时间”。
在聊天场景中，KV 缓存尤其有价值，因为提示的大部分（聊天历史记录）在模型生成请求中通常是相同的。
示例
时间步 1 (T1) - 用户发送提示 "总结这篇长文章：<此处是长文章...>"
{ "User" : "Summarize this long article: <long article here...>" }
时间步 2 (T2) - LLM 引擎对输入进行推理，计算模型权重和输入 token 嵌入之间的大型矩阵乘法以生成输出 token："本文讨论了...的影响"
{ "User" : "Summarize this long article: <long article here...>", "AI" : "This article discusses the impact of..." }
时间步 3 (T3) - 用户发送提示 "文章中提到任何人了吗？"。整个聊天历史记录被发送到 LLM，以便为其提供适当的上下文来继续对话。
{ "User" : "Summarize this long article: <long article here...>", "AI" : "This article discusses the impact of...", "User" : "Are there any people mentioned in the article?" }
时间步 4 (T4) - LLM 引擎对输入（T1、T2 和 T3 中的所有 token）执行推理，计算模型权重和输入 token 嵌入之间的大型矩阵乘法以生成输出 token："是的，文章提到了几个关键人物，包括..."
{ "User" : "Summarize this long article: <long article here...>", "AI" : "This article discusses the impact of...", "User" : "Are there any people mentioned in the article?", "AI" : "Yes, the article mentions several key figures, including..." }
KV 缓存
KV 缓存利用了一个事实，即当我们在 T3 询问 LLM "文章中提到的人" 时，我们已经在 T1 和 T2 中执行了与 T3 中需要计算的相同的矩阵计算
{ # START OF PREVIOUSLY COMPUTED "User" : "Summarize this long article: <long article here...>", "AI" : "This article discusses the impact of..." # END OF PREVIOUSLY COMPUTED "User" : "Are there any people mentioned in the article?" }
因此，如果我们将在 T1 和 T2 中的计算结果保存到 KV CACHE 中，并在 T3 时让引擎访问 KV CACHE，那么引擎只需对提示的新部分 "文章中提到任何人了吗？" 执行计算
{ KV CACHE, "User" : "Are there any people mentioned in the article?" }
这可以大大提高 T4 的响应时间。在我们的测试中，对于一篇大约 3000 个 token 的文章和 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit，T4 的响应时间从不使用 KV 缓存时的约 10 秒下降到使用 KV 缓存后的仅 0.11 秒。
我们当前的 MLX KV 缓存实现
在实现时，mlx-lm 在其 generate_step 函数中公开了一个 cache_history 参数
def generate_step( *args, cache_history: Optional[List[Tuple[mx.array, mx.array]]] = None, **kwargs ) → Generator[Tuple[mx.array, mx.array], None, None]:
通过传递正确的 cache_history（类似于上面的 KV CACHE），我们得以在 MLX 引擎中实现 KV 缓存的初始版本。
我们通过修改 mlx-lm 的 PR 增加从文件加载 KV 缓存的能力 来实现这一点，在该 PR 中，我们在缓存包装器中通过模型预处理提示
def process_prompt(self, prompt_tokens, cache_wrapper, generate_args) → mx.array: """ This method processes the prompt and adds its tokens to the cache history """ # --snip-- # prefill cache with prompt_tokens, except those that need to have a repetition penalty applied # (repetition penalty not currently possible for cached tokens) if "repetition_context_size" not in generate_args: generate_args["repetition_context_size"] = ( 20 # default value for mlx_lm.utils.generate_step ) repetition_context_size = generate_args["repetition_context_size"] cache_history, generate_step_input = cache_wrapper.update_cache( prompt_tokens, num_tokens_to_exclude=repetition_context_size ) generate_args["cache_history"] = cache_history return generate_step_input
上面所示的 cache_wrapper.update_cache 借鉴了 cache_prompt.py 来逐块填充缓存
# adapted from https://github.com/ml-explore/mlx-examples/blob/324184d670ec11916a5e92314171d497b312eefe/llms/mlx_lm/cache_prompt.py#L121-L137 step_size = 512 processed: int = 0 while processed < len(tokens_to_process): # Here we evaluate the input prompt chunk by chunk to fill the cache chunk: mx.array = tokens_to_process[processed:processed+step_size] self.model(chunk[None], cache=self.cache) mx.eval([c.state for c in self.cache]) self.tokens: mx.array = mx.concatenate([self.tokens, chunk]) if self.tokens is not None else chunk processed += chunk.size
现在缓存已经创建并保存到 generate_args["cache_history"] 中，我们可以简单地将 generate_args 和 generate_step_input 传递给 mlx_lm.utils.generate_step
# `process_prompt` function from above generate_step_input = process_prompt(prompt_tokens, cache_wrapper, generate_args) max_tokens = generate_args.pop("max_tokens") for (token, _), n in zip( # generate_step_input is now just the uncached repetition penalty tokens # generate_args has "cache_history" member, set in `process_prompt` mlx_lm.utils.generate_step(generate_step_input, model, **generate_args), range(max_tokens), ):
这使得 generate_step 函数能够利用存储在 cache_history 中的先前计算，与对整个提示进行原始处理相比，大大缩短了响应时间。
然后，我们可以在跨提示处理调用中存储此 cache_history 对象，并在此基础上构建，以使聊天场景即使在非常长的对话中也能保持响应。然而，关键是要确保处理到 cache_history 中的 token 在这样做时仍然与提示中的起始 token 相对应。有关更多信息，请查看 update_cache 函数中的缓存重置行为。
LM Studio 0.3.4 的其他新功能
新增
- 任务控制中心：
Cmd+Shift+M搜索模型，Cmd+Shift+R管理 LM 运行时 - 从 UI 设置结构化输出 (JSON Schema)
错误修复
- 修复长时间使用后黑屏问题（参考：lmstudio-bug-tracker#98）
- 修复本地服务器除 1234 端口外无法工作的问题（参考：lms#80）
- 修复 Obsidian 无法使用嵌入 API 的问题（参考：tracker#142）
- 修复 RAG 在文档处理过程中有时会失败的问题
更多
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