النقاط الرئيسية
- oMLX مجاني ومفتوح المصدر؛ ملف LICENSE الرسمي على GitHub هو رخصة Apache 2.0 القياسية غير المعدّلة، وحقوق النشر لـ oMLX contributors
- يعمل بالكامل محليًا عبر إطار عمل MLX من Apple و
BatchGeneratorالخاص بـ mlx-lm — لا حاجة لأي اتصال سحابي - يتطلب macOS 15.0 (Sequoia) أو أحدث، وApple Silicon (من M1 إلى M5)، وPython 3.11–3.13؛ ولا يدعم أجهزة Mac بمعالج Intel أو Windows أو Linux
- يوفر تطبيقًا أصليًا في شريط قوائم macOS (بلغة Swift/SwiftUI، وليس Electron) إلى جانب أداة سطر أوامر
omlxوخادم يعمل في الخلفية - ذاكرة تخزين مؤقت من نوع مفتاح-قيمة متعددة الطبقات — الكتل النشطة في RAM، والكتل غير النشطة منقولة إلى SSD بصيغة safetensors، وتبقى محفوظة بعد إعادة تشغيل الخادم مع مشاركة البادئات ونسخ عند الكتابة (copy-on-write)
- يوفر نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI (
/v1/chat/completions،/v1/completions،/v1/embeddings،/v1/rerank) ومتوافقة مع Anthropic (/v1/messages) على العنوانhttp://localhost:8000 - إعداد بنقرة واحدة لتكاملات وكلاء البرمجة — بما في ذلك Claude Code وCursor وOpenClaw وOpenCode وCodex وHermes Agent وCopilot وPi — من لوحة الإدارة المدمجة
- طوّره مطوّر واحد يُدعى jundot، وأُعلن عنه علنًا لأول مرة في سلسلة نقاش على GitHub الخاصة بـ MLX في مارس 2026؛ المستودع الرسمي هو github.com/jundot/omlx — وتوجد عدة نسخ متفرعة بنفس الاسم تحت أسماء مستخدمين أخرى على GitHub وهي ليست المشروع الأصلي
📍 في جملة واحدة
oMLX خادم استدلال محلي مجاني ومفتوح المصدر لأجهزة Mac ذات معالجات Apple Silicon، يشغّل النماذج عبر MLX، ويأتي كتطبيق شريط قوائم بالإضافة إلى CLI/خادم، ويضيف ذاكرة تخزين مؤقت مقسّمة على SSD حتى تُعاد تحميل سياقات وكلاء البرمجة بسرعة بدلاً من إعادة حسابها من الصفر.
💬 بعبارات بسيطة
بدلاً من أن يعيد النموذج تحميل سجل المحادثة بالكامل من الصفر في كل مرة تفتح فيها وكيل برمجة، يحفظ oMLX النسخة المعالَجة من ذلك السياق على SSD جهاز Mac الخاص بك ويستعيدها خلال ثوانٍ. يعمل بالكامل على جهاز Mac الخاص بك، ولديه أيقونة في شريط القوائم حتى لا تحتاج إلى لمس الطرفية، كما يتحدث نفس صيغ API التي تستخدمها OpenAI وAnthropic، بحيث يمكن لأدوات مثل Claude Code أو Cursor الاتصال به مباشرة.
📌ملاحظة: هذه المراجعة هي الشرح المتعمق المرافق لمدخل oMLX في دليل برمجيات LLM المحلية — راجع تلك الصفحة لمقارنة سريعة بين oMLX وعشرات أدوات الذكاء الاصطناعي المحلية الأخرى.
ما هو oMLX؟
oMLX هو خادم استدلال محلي لأجهزة Mac ذات معالجات Apple Silicon يحوّل إطار عمل التعلم الآلي MLX من Apple إلى مكدس خدمة كامل — واجهة API متوافقة مع OpenAI/Anthropic، ومدير متعدد النماذج، وذاكرة تخزين مؤقت مقسّمة على SSD، وتطبيق أصلي في شريط قوائم macOS للتحكم في كل ذلك، دون الحاجة إلى الطرفية للاستخدام اليومي. يصفه وصف GitHub الخاص به بأنه "خادم استدلال LLM مُحسَّن لأجهزة Mac ذات معالجات Apple Silicon، يتميز بالمعالجة الدفعية المستمرة، وذاكرة تخزين مؤقت KV متعددة الطبقات، وواجهة إدارة أصلية في شريط قوائم macOS".
- الوظيفة الأساسية: خادم استدلال يعمل في الخلفية يحمّل نماذج ذات أوزان مفتوحة ويقدّمها عبر API محلي عبر HTTP، ويُدار إما من تطبيق شريط القوائم أو من CLI الخاص بـ
omlx - محرك الاستدلال: مبني على إطار عمل MLX من Apple و
BatchGeneratorالخاص بمكتبة mlx-lm، وفقًا لوثائق oMLX نفسها، مع طبقة أصلية من المعالجة الدفعية المستمرة والتخزين المؤقت المقسّم فوقه - الأساس: وفقًا لإعلان المطوّر نفسه، بُني oMLX أصلاً على vllm-mlx كنقطة انطلاق، مع إضافة تطبيقات أصلية لتقسيم التخزين المؤقت على SSD، والمعالجة الدفعية المستمرة، ودعم نماذج الرؤية واللغة، وواجهة API المتوافقة مع Anthropic، والواجهة الأصلية لـ macOS
- المطوّر: jundot (جهة الاتصال المدرجة في المستودع هي junkim.dot@gmail.com)، وهو مشرف مستقل — لم تجد هذه المراجعة أي دليل على وجود شركة أو جولة تمويل خلف oMLX
- المستودع الرسمي: github.com/jundot/omlx — توجد عدة نسخ متفرعة بنفس الاسم تحت أسماء مستخدمين أخرى على GitHub (على سبيل المثال mkmsyk/omlx وdannysl/omlx)؛ وهي ليست المشروع الأصلي
أصل oMLX ونموه
أُعلن عن oMLX علنًا لأول مرة من قبل مطوّره jundot في منشور بتاريخ مارس 2026 على لوحة نقاشات GitHub الخاصة بـ Apple MLX نفسها. وضع الإعلان oMLX كحل لمشكلة ملموسة ومحددة: وكلاء البرمجة الذين يعيدون استخدام سياق طويل ومتزايد قد يواجهون على Apple Silicon تأخيرات تصل إلى عشرات الثواني عند إعادة تحميل ذلك السياق مع كل طلب، لأن الخوادم القائمة على MLX في ذلك الوقت كانت عادةً تحتفظ بحالة ذاكرة التخزين المؤقت من نوع مفتاح-قيمة في RAM فقط، وتفقدها كلما أُعيد تشغيل الخادم أو انتهت صلاحية السياق. تُخزّن ذاكرة التخزين المؤقت المقسّمة على SSD الخاصة بـ oMLX تلك الحالة على القرص بدلاً من ذلك، بحيث يمكن استعادة بادئة مُعالَجة مسبقًا من SSD بدلاً من إعادة حسابها من النموذج. وفقًا لإعلان المطوّر نفسه، كان oMLX قد جمع بالفعل نحو 110 نجمة على GitHub عند الإطلاق، مبنيًا على vllm-mlx كنقطة انطلاق مع كود جديد مكتوب خصيصًا لتقسيم التخزين على SSD، والمعالجة الدفعية المستمرة، ودعم نماذج الرؤية واللغة، وواجهة API المتوافقة مع Anthropic، والواجهة الأصلية لـ macOS. حتى تاريخ نشر هذه المراجعة، يُظهر مستودع oMLX على GitHub نحو 21,859 نجمة — وهو نمو سريع لمشروع عمره ستة أشهر فقط وقت كتابة هذا المقال.
- الإعلان: 4 مارس 2026، على github.com/ml-explore/mlx/discussions/3203، نشره مطوّر المشروع نفسه، jundot
- نقطة الانطلاق: vllm-mlx، مع إضافة كود المطوّر الخاص لتقسيم التخزين على SSD والمعالجة الدفعية المستمرة ونماذج الرؤية واللغة وAPI المتوافق مع Anthropic والواجهة الأصلية فوقه
- النمو: من نحو 110 نجمة على GitHub عند الإعلان في مارس 2026 إلى نحو 21,859 نجمة حتى تاريخ هذه المراجعة، وفقًا لمستودع oMLX نفسه على GitHub
- تاريخ الترخيص: يحمل ملف LICENSE الخاص بالمستودع إشعار حقوق نشر لعام 2025 باسم "oMLX contributors"، أي قبل الإعلان العلني عن المشروع في مارس 2026 — وهو ما يتسق مع تطوير خاص قبل الإطلاق العلني
ماذا يمكنك أن تفعل مع oMLX؟
تتمحور مجموعة ميزات oMLX حول تحويل استدلال نماذج MLX إلى خادم محلي دائم متعدد النماذج، بدلاً من نص برمجي لمرة واحدة. إليك ما يفعله كل جزء فعليًا، وفقًا لـ README الرسمي على GitHub الخاص بـ oMLX ووثائق omlx.ai.
- ذاكرة تخزين مؤقت من نوع مفتاح-قيمة متعددة الطبقات — تبقى كتل السياق النشطة في طبقة RAM ساخنة؛ وتنتقل الكتل غير النشطة إلى طبقة SSD باردة بصيغة safetensors، مع مشاركة البادئات ونسخ عند الكتابة، وتبقى ذاكرة التخزين المؤقت محفوظة بعد إعادة تشغيل الخادم بدلاً من التخلص منها
- المعالجة الدفعية المستمرة — تُعالَج الطلبات المتزامنة عبر
BatchGeneratorالخاص بـ mlx-lm، مع إمكانية ضبط الحد الأقصى للتزامن، بدلاً من معالجة طلب واحد في كل مرة - تقديم خدمة متعددة النماذج — حمّل نماذج LLM ونماذج الرؤية واللغة (VLM) ونماذج التضمين وأدوات إعادة الترتيب جنبًا إلى جنب، مع إخلاء LRU، وتحميل/إلغاء تحميل يدوي، وتثبيت النماذج، ومدة صلاحية قابلة للضبط لكل نموذج
- واجهة API متوافقة مع OpenAI وAnthropic —
/v1/chat/completionsو/v1/completionsو/v1/embeddingsو/v1/rerankللعملاء بصيغة OpenAI، بالإضافة إلى/v1/messagesللعملاء بصيغة Anthropic، وجميعها تُقدَّم منhttp://localhost:8000 - دعم الرؤية واللغة وOCR — دردشة متعددة الصور بمدخلات base64 أو رابط أو ملف، واستدعاء أدوات مع سياق بصري، والكشف التلقائي عن نماذج OCR المخصصة
- استدعاء الأدوات وMCP — استدعاء أدوات بمخطط JSON مع كشف تلقائي لقالب الدردشة لعائلات نماذج مثل Llama وQwen وDeepSeek وGemma وGLM وMiniMax وMistral وغيرها، بالإضافة إلى إعداد Model Context Protocol (MCP)
- تطبيق أصلي في شريط قوائم macOS — تطبيق بلغة Swift/SwiftUI (وليس Electron صراحةً، وفقًا لوثائق المشروع نفسها) لبدء الخادم وإيقافه ومراقبته دون الحاجة إلى الطرفية، مع تحليلات استخدام محلية (إجماليات لكل نموذج، وخريطة حرارية للاستخدام بالساعة) وإعادة تشغيل تلقائية عند الانهيار
- لوحة إدارة — واجهة ويب على العنوان
/admin، يمكن الوصول إليها من المتصفح بمجرد تشغيل الخادم، لإدارة النماذج، وواجهة دردشة مدمجة، وقياس أداء بنقرة واحدة، وأداة تنزيل النماذج، وإعداد بنقرة واحدة لتكاملات وكلاء البرمجة بما في ذلك Claude Code وCursor وOpenClaw وOpenCode وCodex وHermes Agent وCopilot وPi - استدلال موزّع تجريبي — استدلال عبر أجهزة Mac متعددة بين رتب خط أنابيب MLX عبر شبكة Ring أو Thunderbolt RDMA، مُصنَّف كتجريبي في وثائق oMLX نفسها
أمثلة استخدام: ثلاث طرق لاستخدام oMLX
هذه تدفقات عمل ملموسة مبنية على ميزات oMLX الموثقة أعلاه — وليست حالات استخدام افتراضية.
تثبيت oMLX: تطبيق macOS وHomebrew وCLI
يُثبَّت oMLX كتطبيق macOS، أو عبر Homebrew، أو من الكود المصدري — لا يوجد إصدار لنظامي Windows أو Linux، لأنه يعتمد على إطار عمل MLX من Apple، وهو مخصص فقط لـ Apple Silicon. تُثبّت الطرق الثلاث جميعها نفس أداة سطر الأوامر omlx الأساسية. الروابط أدناه من README الرسمي على GitHub — تحقق دائمًا مباشرة من تلك الصفحة، لأن تعليمات التثبيت قد تتغير بين الإصدارات.
تطبيق macOS (.dmg)
- الأمر / الرابط:
- نزّله من GitHub Releases، واسحبه إلى مجلد Applications. يتضمن التحديث التلقائي ويثبّت وصلة CLI على
~/.omlx/bin/omlx.
Homebrew
- الأمر / الرابط:
brew tap jundot/omlx https://github.com/jundot/omlx، ثمbrew install jundot/omlx/omlx، ثمomlx start
من الكود المصدري
- الأمر / الرابط:
git clone https://github.com/jundot/omlx.git، ثمcd omlx، ثمpip install -e .
تشغيل الخادم مباشرة
- الأمر / الرابط:
omlx serve --model-dir ~/models(في المقدمة) أوomlx start/omlx stop/omlx restart(في الخلفية)
متطلبات النظام وفقًا لـ README الرسمي: macOS 15.0 (Sequoia) أو أحدث، وApple Silicon (من M1 إلى M5)، وPython 3.11–3.13. لا يوجد إصدار لأجهزة Mac بمعالج Intel أو Windows أو Linux. يضيف أحد أشكال التثبيت من الكود المصدري الأمر OMLX_WITH_CUSTOM_KERNEL=1 pip install -e . لعائلات نماذج محددة (GLM-5.2/MiniMax M3، وفقًا لـ README) تستفيد من نواة مُجمَّعة مخصصة. تُحفظ إعدادات الخادم — --memory-guard {safe|balanced|aggressive} و--memory-guard-gb و--paged-ssd-cache-dir و--hot-cache-max-size و--max-concurrent-requests و--mcp-config و--hf-endpoint و--api-key و--host — في ملف ~/.omlx/settings.json بعد ضبطها، ويمكن تجاوزها لكل تشغيل باستخدام خيارات CLI.
أسعار oMLX: هل هو مجاني فعلاً؟
نعم — لا توجد لدى oMLX أي خطة مدفوعة. لا يوجد لدى مستودع GitHub ولا لدى omlx.ai صفحة أسعار، وملف LICENSE هو رخصة Apache 2.0 القياسية غير المعدّلة مع إشعار حقوق نشر لعام 2025 باسم "oMLX contributors" — وهي تنطبق على التطبيق بأكمله، دون أي بند يحصر ميزة ما خلف الدفع.
- لا اشتراك، ولا خطة مدفوعة، ولا حدود استخدام يفرضها oMLX نفسه
- لا حاجة إلى حساب أو تسجيل لتثبيت التطبيق أو تشغيله
- التطبيق نفسه، وتطبيق شريط القوائم، وCLI، ولوحة الإدارة جميعها مشمولة بنفس شروط رخصة Apache 2.0
- بما أن oMLX يشغّل فقط نماذج محلية عبر MLX، فلا توجد أيضًا أي تكلفة لكل رمز أو لكل طلب من مزود سحابي — التكلفة الوحيدة هي الكهرباء والأجهزة التي تملكها بالفعل
oMLX مقابل mlx-lm
mlx-lm هي مكتبة Python وواجهة سطر الأوامر البسيطة التي يوفرها نظام MLX البيئي من Apple لتشغيل النماذج وتقديمها كخدمة — ويُبنى oMLX مباشرة فوقها، مستخدمًا BatchGenerator الخاص بها للمعالجة الدفعية المستمرة. الأداتان ليستا منافستين حقيقيتين بقدر ما هما طبقتان مختلفتان: mlx-lm هي الأساس، وoMLX منتج خدمة كامل مبني فوق ذلك الأساس.
الجانب | oMLX | mlx-lm |
|---|---|---|
| ماهيته | خادم استدلال مُعبَّأ: تطبيق شريط قوائم + CLI + لوحة إدارة | مكتبة Python وواجهة سطر أوامر خفيفة لتشغيل/تقديم نماذج MLX |
| تخزين KV مؤقت | ذاكرة تخزين مؤقت مقسّمة متعددة الطبقات (RAM + SSD)، تبقى محفوظة بعد إعادة التشغيل | ذاكرة تخزين مؤقت في الذاكرة فقط، وفقًا لخادمه الموثق نفسه؛ بلا تقسيم على SSD |
| إدارة متعددة النماذج | إخلاء LRU، وتثبيت، ومدة صلاحية لكل نموذج، وتحميل/إلغاء تحميل من واجهة | ليست ميزة مدمجة — تتم عبر نصوص برمجية أو إدارة يدوية |
| توافق API | نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI وAnthropic | وضع خادم متوافق مع OpenAI (mlx_lm.server) |
| الواجهة | تطبيق أصلي في شريط قوائم macOS بالإضافة إلى لوحة إدارة عبر الويب | سطر أوامر فقط، بلا واجهة رسومية |
| تكاملات وكلاء البرمجة | إعداد بنقرة واحدة لـ Claude Code وCursor وOpenClaw وغيرها | ليست ميزة موثقة؛ تتطلب إعداد نقاط النهاية يدويًا |
إذا كنت تريد أبسط طريقة ممكنة لتشغيل نموذج MLX واحد من نص برمجي أو أمر خادم سريع، فقد يكفيك mlx-lm وحده. أما إذا كنت تريد خادمًا دائمًا متعدد النماذج بواجهة شريط قوائم، وذاكرة تخزين مؤقت مدعومة بـ SSD لسياقات الوكلاء الطويلة، وتكاملات بنقرة واحدة لوكلاء البرمجة، فإن oMLX مصمَّم خصيصًا لإضافة هذه الطبقة فوق mlx-lm بدلاً من استبداله.
من يجب أن يستخدم oMLX؟
يعتمد ملاءمة oMLX لك في المقام الأول على أمر واحد تقريبًا: هل تستخدم جهاز Mac بمعالج Apple Silicon من الأساس، لأن هذا الشرط ليس له حل بديل.
oMLX مقابل أدوات الاستدلال المحلية الأخرى
يقع oMLX في زاوية Apple Silicon/MLX من مشهد الاستدلال المحلي. إليك كيف يقارن بأدوات أخرى في هذا القطاع نفسه — راجع دليل برمجيات LLM المحلية للاطلاع على الكتالوج الكامل، والمقارنة المخصصة oMLX مقابل mlx-lm أعلاه للمقارنة الأقرب مباشرة.
- mlx-lm — مكتبة Python وواجهة سطر الأوامر الأساسية التي بُني oMLX نفسه فوقها؛ الخيار الصحيح إذا كنت تريد أبسط طريقة ممكنة لتشغيل نموذج MLX دون طبقة خادم كاملة. راجع قسم المقارنة المخصص أعلاه.
- exo — أداة مفتوحة المصدر لتجميع عدة أجهزة Mac بمعالجات Apple Silicon (وأجهزة أخرى) في عنقود لتشغيل نماذج أكبر مما يمكن لجهاز واحد استيعابه؛ مفيدة إذا لم يكن وضع التوزيع التجريبي أحادي العنقود في oMLX كافيًا لإعدادك. راجع مراجعة exo.
- LM Studio — تطبيق سطح مكتب متعدد المنصات (macOS وWindows وLinux) يستخدم أيضًا MLX كأحد محركات الاستدلال الخاصة به على Apple Silicon، إلى جانب llama.cpp؛ خيار أفضل إذا كنت تحتاج إلى أن تعمل الأداة نفسها على أجهزة غير Mac أيضًا. راجع مراجعة LM Studio.
- llamafile — نهج استدلال محلي بملف تنفيذي واحد، مبني على llama.cpp بدلاً من MLX، يشغّل الملف نفسه على macOS وWindows وLinux دون خطوة تثبيت؛ تباين مفيد إذا كانت قابلية النقل بين المنصات أهم بالنسبة لك من الأداء الخاص بـ Apple Silicon. راجع مقال شرح llamafile.
أخطاء شائعة عند تقييم oMLX
ينشأ معظم الالتباس حول oMLX من افتراض أنه يعمل كأداة متعددة المنصات، أو الخلط بينه وبين نسخة متفرعة بنفس الاسم، أو توقع دعم أجهزة Mac بمعالج Intel.
الأسئلة الشائعة
ما هو oMLX؟
oMLX (github.com/jundot/omlx) هو خادم استدلال محلي مجاني ومفتوح المصدر لأجهزة Mac ذات معالجات Apple Silicon. يشغّل النماذج عبر إطار عمل MLX من Apple، ويأتي كتطبيق أصلي في شريط قوائم macOS بالإضافة إلى أداة سطر أوامر omlx وخادم يعمل في الخلفية، مع نقاط نهاية API متوافقة مع OpenAI وAnthropic.
هل oMLX مجاني؟
نعم. لا يوجد لدى مستودع GitHub ولا لدى omlx.ai صفحة أسعار، وملف LICENSE هو رخصة Apache 2.0 القياسية غير المعدّلة دون أي خطة مدفوعة على الإطلاق.
هل يعمل oMLX على Windows أو Linux؟
لا. oMLX حصري لنظام macOS، ويتطلب تحديدًا Apple Silicon (من M1 إلى M5) وmacOS 15.0 (Sequoia) أو أحدث، لأنه يعتمد على إطار عمل MLX من Apple، الذي لا يستهدف Windows أو Linux أو أجهزة Mac بمعالج Intel.
هل يعمل oMLX على جهاز Mac بمعالج Intel؟
لا. تحدد متطلبات النظام الموثقة لـ oMLX معالجات Apple Silicon فقط. لا يدعم MLX، إطار العمل الذي بُني عليه، أجهزة Mac القائمة على Intel.
كيف يختلف oMLX عن mlx-lm؟
mlx-lm هي مكتبة Python الأساسية وواجهة سطر الأوامر الخفيفة التي يوفرها نظام MLX البيئي من Apple لتشغيل النماذج؛ ويُبنى oMLX فوق BatchGenerator الخاص بـ mlx-lm ويضيف خادمًا دائمًا، وتطبيق شريط قوائم، وذاكرة تخزين مؤقت متعددة الطبقات مدعومة بـ SSD، وإدارة متعددة النماذج، ونقاط نهاية متوافقة مع OpenAI/Anthropic. راجع المقارنة الكاملة أعلاه.
ما الغرض من ذاكرة التخزين المؤقت المقسّمة على SSD في oMLX؟
تنقل كتل ذاكرة التخزين المؤقت من نوع مفتاح-قيمة غير النشطة من RAM إلى SSD جهاز Mac الخاص بك، بصيغة safetensors، بدلاً من التخلص منها. عندما يعود وكيل برمجة طويل التشغيل إلى سياق كبير، يمكن لـ oMLX استعادة الكتل المُعالَجة مسبقًا من SSD بدلاً من إعادة حسابها من النموذج، وهو ما تنسبه وثائقه الخاصة إلى تقليل أوقات انتظار إعادة التحميل في السياقات الطويلة من عشرات الثواني إلى بضع ثوانٍ فقط.
هل يمكنني استخدام oMLX مع Claude Code أو Cursor؟
نعم. تتضمن لوحة إدارة oMLX إعداد تكامل بنقرة واحدة لـ Claude Code وCursor وOpenClaw وOpenCode وCodex وHermes Agent وCopilot وPi، وواجهة API الخاصة به متوافقة مع صيغتي طلب OpenAI وAnthropic اللتين تستخدمهما هذه الأدوات.
هل oMLX مفتوح المصدر؟ ما الترخيص الذي يستخدمه؟
نعم. ملف LICENSE الخاص بـ oMLX هو رخصة Apache 2.0 القياسية غير المعدّلة، مع إشعار حقوق نشر لعام 2025 باسم "oMLX contributors".
من يطوّر oMLX؟
يطوّر oMLX مشرف مستقل يُدعى jundot (جهة الاتصال المدرجة في المستودع هي junkim.dot@gmail.com). لم تجد هذه المراجعة أي دليل على وجود شركة أو جولة تمويل خلف المشروع.
هل github.com/jundot/omlx هو مستودع oMLX الحقيقي؟
نعم. توجد عدة مستودعات "omlx" بالاسم نفسه تحت أسماء مستخدمين أخرى على GitHub، لكن github.com/jundot/omlx هو المشروع الأصلي، وهو ما أكده إعلان المطوّر نفسه على لوحة نقاشات GitHub الخاصة بـ Apple MLX.