// local-llm · jundot/omlx

omlx

omlxは、jundotが公開しているオープンソースのローカルLLMプロジェクトです(GitHub: jundot/omlx)。GitHubスターは22,638、フォークは1,985で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

A fast LLM inference server for Apple Silicon, managed from the macOS menu bar

★ 22.6k スター⑂ 2.0k フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
jundot/omlx
GitHubスター
22,638
フォーク
1,985
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
カテゴリ
ローカルLLM
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Confirm your hardware

    You need an Apple Silicon Mac; pick the models that fit your unified memory.

  2. Get oMLX

    Install the macOS app or the Homebrew package, or clone the repo for a source install.

  3. Install and start the server

    Install with Homebrew, start the background service, and optionally add MCP support.

  4. Serve your first model

    Point oMLX at your model directory, load a model, and query the OpenAI-compatible API.

// 機能

選ばれる理由

Continuous batching

Batches concurrent requests so multiple users or agents can share one Mac server efficiently.

SSD-backed caching

Uses SSD caching alongside a tiered hot-and-cold KV cache to stretch Apple Silicon memory.

Menu bar management

Start, stop and manage the server from the macOS menu bar or the brew services integration.

Multi-model serving

Serve several models at once, each with its own per-model settings.

Admin dashboard and built-in chat

Includes an admin dashboard and a built-in chat interface for quick testing.

Vision-language and MCP support

Supports vision-language models and optional MCP (Model Context Protocol) integration.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone the repository

    Get the source code from GitHub and enter the project directory.

    git clone https://github.com/jundot/omlx.git
    cd omlx
  2. Install with Homebrew

    Use the project's Homebrew tap, then start oMLX as a background service.

    brew tap jundot/omlx https://github.com/jundot/omlx
    brew install jundot/omlx/omlx
    omlx start
  3. Or serve in the foreground

    Run the server attached to your terminal against a local model directory.

    omlx serve --model-dir ~/models
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains this project?

It is maintained by jundot and contributors on GitHub.

Is it free to use?

Yes - oMLX is Apache-2.0 licensed and free to use.

Does it need a paid API key?

No. It runs open models locally on your Mac, so there are no API keys or per-token costs.

How does it compare to alternatives?

Compared with Ollama, oMLX is MLX-native and macOS-focused, with continuous batching, SSD/tiered KV caching and menu-bar management. Compared with LM Studio, it is fully open source and server-oriented.

How do I get started?

Install the macOS app or Homebrew package, run omlx start, load a model, and send a request to the OpenAI-compatible endpoint.

// さらに探索

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