【エムエルエックス】

MLX とは？

最終更新: 2026年10月3日

💡 CPUとGPUで同じデータを使う、機械学習の道具

Appleの機械学習研究チームによる、配列計算のフレームワーク。Apple Siliconの共有メモリを活かした機械学習が特徴で、CPU・GPUを使った計算やモデルの学習・推論に利用できる。

📌 このページのポイント

Apple SiliconでMLXの配列を共有する例。左はCPUとGPUでメモリを分ける構成の一例です。

ひよこ

MLXって、何をする道具？

ペンギン先生

数値を配列で扱い、機械学習の計算を組み立てるフレームワークだよ。PythonのAPIはNumPyに似ていて、モデル作りにはmlx.nnなどもある。Appleの機械学習研究チームが、学習やモデルを動かすために公開しているんだ。

ひよこ

Macで使うと、何が特徴なの？

ペンギン先生

Apple SiliconではCPUとGPUが同じメモリを使える。MLXの配列もそこに置き、CPU用とGPU用の場所へ移し替えずに演算できるんだ。ただし計算やメモリへのアクセス自体が無料になるわけではなく、速さは処理の内容でも変わるよ。

ひよこ

Apple Siliconでしか動かない？

ペンギン先生

現在の公式READMEには、macOS向けに加えてLinuxのCUDA用・CPU専用パッケージも載っているよ。「Macだけ」と固定しないで、使う環境のインストール条件を確認しよう。Apple Siliconの共有メモリの特徴と、対応環境の一覧は分けて考えるんだ。

ひよこ

手持ちのMacでLLMも使える？

ペンギン先生

mlx-lmは、MLXを使って対応するLLMの文章生成や追加学習を行うパッケージだよ。モデル取得や量子化も扱える。ただし大きなモデルを無制限に動かせるわけではない。公式説明でも、必要なメモリが多いモデルは遅くなることがあるとしているよ。

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「MLX」って出てきたら「Apple Siliconの共有メモリを活かす、機械学習の道具」と思えばだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「MLX」＝機械学習向け配列フレームワークの名称

💬 公式READMEはAppleの機械学習研究チームによるフレームワークと説明しているよ。Machine Learning eXplorationという展開を、正式な名前として決めつけないようにしよう。

参考資料