如何在Apple Silicon上部署Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit3分钟快速入门指南【免费下载链接】Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bitLaguna-XS-2.1-OptiQ-4bit是专为Apple Silicon优化的混合精度MLX量化模型基于poolside/Laguna-XS-2.1构建特别适合编码和智能体任务。本文将带你快速完成在Apple Silicon设备上的部署流程让你在3分钟内启动这个强大的本地推理模型。准备工作系统要求与依赖部署Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit需要以下环境Apple Silicon芯片M1/M2/M3系列macOS系统Python 3.8环境至少20GB磁盘空间模型文件大小一键安装核心依赖由于标准mlx-lm不包含Laguna架构支持我们需要安装mlx-optiq工具包它提供了Laguna架构的MLX原生实现。打开终端执行以下命令pip install mlx-optiq0.4.7快速启动模型推理安装完成后创建一个Python脚本例如run_laguna.py输入以下代码即可加载模型并进行推理import optiq # 注册Laguna架构到mlx-lm from mlx_lm import load, generate # 加载模型 model, tok load(mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit) # 准备对话提示 prompt tok.apply_chat_template( [{role: user, content: Write a Python function that returns the nth Fibonacci number.}], tokenizeFalse, add_generation_promptTrue, ) # 生成响应Laguna是推理模型建议设置较大的max_tokens print(generate(model, tok, promptprompt, max_tokens400))启动API服务可选如需通过API访问模型可使用optiq serve命令启动兼容OpenAI/Anthropic格式的服务器optiq serve --model mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit服务器启动后可通过本地端口访问模型API支持工具调用修复和提示缓存功能。模型量化特性Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit采用敏感度驱动的混合精度量化方案主要特性包括平均精度约4.5 bits-per-weight分组大小64基于六领域校准集散文·推理·代码·智能体·工具调用·约束指令优化磁盘大小仅20GB性能接近原始模型性能表现该模型在六项关键指标上表现优异Capability Score六项指标均值达到85.81MMLU推理模式86.2%GSM8K95.6%IFEval严格模式76.5%BFCL-V3简单任务89.0%HumanEvalpass183.5%HashHop长上下文检索84.0%相关资源模型配置文件config.json量化元数据optiq_metadata.json分词器配置tokenizer_config.json架构定义modeling_laguna.py生成配置generation_config.json【免费下载链接】Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何在Apple Silicon上部署Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit：3分钟快速入门指南
如何在Apple Silicon上部署Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit3分钟快速入门指南【免费下载链接】Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bitLaguna-XS-2.1-OptiQ-4bit是专为Apple Silicon优化的混合精度MLX量化模型基于poolside/Laguna-XS-2.1构建特别适合编码和智能体任务。本文将带你快速完成在Apple Silicon设备上的部署流程让你在3分钟内启动这个强大的本地推理模型。准备工作系统要求与依赖部署Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit需要以下环境Apple Silicon芯片M1/M2/M3系列macOS系统Python 3.8环境至少20GB磁盘空间模型文件大小一键安装核心依赖由于标准mlx-lm不包含Laguna架构支持我们需要安装mlx-optiq工具包它提供了Laguna架构的MLX原生实现。打开终端执行以下命令pip install mlx-optiq0.4.7快速启动模型推理安装完成后创建一个Python脚本例如run_laguna.py输入以下代码即可加载模型并进行推理import optiq # 注册Laguna架构到mlx-lm from mlx_lm import load, generate # 加载模型 model, tok load(mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit) # 准备对话提示 prompt tok.apply_chat_template( [{role: user, content: Write a Python function that returns the nth Fibonacci number.}], tokenizeFalse, add_generation_promptTrue, ) # 生成响应Laguna是推理模型建议设置较大的max_tokens print(generate(model, tok, promptprompt, max_tokens400))启动API服务可选如需通过API访问模型可使用optiq serve命令启动兼容OpenAI/Anthropic格式的服务器optiq serve --model mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit服务器启动后可通过本地端口访问模型API支持工具调用修复和提示缓存功能。模型量化特性Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit采用敏感度驱动的混合精度量化方案主要特性包括平均精度约4.5 bits-per-weight分组大小64基于六领域校准集散文·推理·代码·智能体·工具调用·约束指令优化磁盘大小仅20GB性能接近原始模型性能表现该模型在六项关键指标上表现优异Capability Score六项指标均值达到85.81MMLU推理模式86.2%GSM8K95.6%IFEval严格模式76.5%BFCL-V3简单任务89.0%HumanEvalpass183.5%HashHop长上下文检索84.0%相关资源模型配置文件config.json量化元数据optiq_metadata.json分词器配置tokenizer_config.json架构定义modeling_laguna.py生成配置generation_config.json【免费下载链接】Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/Laguna-XS-2.1-OptiQ-4bit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考