oMLX 创建者兼维护者 Jun Kim 加入 Hugging Face，以支持 MLX 社区

来源：https://huggingface.co/blog/omlx 我们非常激动地欢迎 Jun 加入我们的团队，成为最新成员🔥。我们完全致力于本地人工智能的发展，而 MLX 是这一生态系统的核心组成部分。我们很高兴 Jun 选择了我们，将 Hugging Face 作为他的新家，并继续为 MLX 做出贡献。

MLX 是苹果公司专为本地人工智能开发的框架，尤其针对 Apple Silicon 进行了优化。自从 2023 年 Awni (https://x.com/awnihannun/status/1732184443451019431?s=20) 和 Angelos (https://x.com/angeloskath/status/1732304844403429477?s=20) 将它作为圣诞礼物呈现以来，我们一直是 MLX 的坚定支持者，并且自豪于 Hugging Face 成为用户寻找 MLX 模型以及贡献自身模型的中心平台。开放、本地人工智能的使用正在加速，我们相信一个健康的生态系统能让人们找到适合自己的工具。

https://huggingface.co/blog/omlx#what-is-the-impact-for-omlx 这对 oMLX 意味着什么？

稳定性的提升，并且有望实现更快的开发！从一项兼职工作转变为一个完全维护和资助的项目，将使 Jun 能够更好地指导贡献者，并从长远角度进行构建。oMLX (https://github.com/jundot/omlx) 将继续保持 Apache 2.0 许可，Jun 也将继续像以前一样领导该项目。

https://huggingface.co/blog/omlx#what-is-the-impact-for-mlx-at-large 这对 MLX 整体有何影响？

我们的最终目标是为社区赋能，使其能以任何形式运行本地人工智能，并提供相应的工具和构建模块来实现这一目标。我们期望 oMLX 能成为新想法的试验场，同时利用它已经依赖的基础依赖项的工作成果，例如 mlx-lm (https://github.com/ml-explore/mlx-lm) 或 mlx-vlm (https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm)。我们相信强大的建模和推理库对社区有益，因此我们乐意将工作贡献到任何有意义的地方。我们一直与 mlx-lm、mlx-vlm、LMStudio 等许多项目合作，我们希望能加强与 Cheng (https://x.com/zcbenz)、Prince (https://x.com/Prince_Canuma)、Yagil (https://x.com/yagilb) 及其团队的关系，以便更好地共同服务于社区。

具体而言，一个重点领域是实现从 transformers 模型定义到可供不同引擎使用的参考 MLX 实现的快速转换，以便每个引擎都能专注于其提供的独特功能。transformers 库已成为机器学习模型定义的参考标准，我们希望简化流程，使新的 transformers 模型能够顺利在 MLX 上运行。

我们对未来充满无比激动的心情。

欢迎你，Jun！🙌