oMLX Mac端大模型本地部署软件平台

我试过的每个 LLM 服务器都让我在便利性和可控性之间做选择。我想把常用模型固定在内存中，按需自动切换较重的模型，设置上下文限制，并从菜单栏管理这一切。

oMLX 将 KV 缓存持久化在热内存层和冷 SSD 层之间。即使对话中途上下文发生变化，所有历史上下文仍然保留在缓存中，可跨请求复用，让本地 LLM 在配合 Claude Code 等工具做实际编码时真正变得可用。这就是我做 oMLX 的原因。

安装

macOS 应用

从 Releases下载 .dmg，拖到 Applications 即可。应用支持自动更新，后续升级只需一键完成。

Homebrew

brew tap jundot/omlx https://github.com/jundot/omlx
brew install omlx# 升级到最新版本brew update && brew upgrade omlx# 作为后台服务运行（崩溃时自动重启）brew services start omlx# 可选：MCP（Model Context Protocol）支持/opt/homebrew/opt/omlx/libexec/bin/pip install mcp

从源码安装

git clone https://github.com/jundot/omlx.gitcd omlx
pip install -e .          # 仅核心pip install -e ".[mcp]"   # 含 MCP（Model Context Protocol）支持

需要 macOS 15.0+ (Sequoia), Python 3.10+ 和 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）。

快速开始

macOS 应用

从 Applications 文件夹启动 oMLX。欢迎界面会引导你完成三个步骤 — 模型目录设置、服务器启动、首个模型下载。就是这样。要连接 OpenClaw、OpenCode 或 Codex，请参阅集成。

CLI

omlx serve --model-dir ~/models

服务器会自动从子目录中发现 LLM、VLM、嵌入模型和重排序模型。任何 OpenAI 兼容客户端都可以连接到 http://localhost:8000/v1。内置聊天 UI 也可在 http://localhost:8000/admin/chat使用。

Homebrew 服务

如果通过 Homebrew 安装，可以将 oMLX 作为托管后台服务运行：

brew services start omlx    # 启动（崩溃时自动重启）brew services stop omlx     # 停止brew services restart omlx  # 重启brew services info omlx     # 查看状态

服务使用默认配置运行 omlx serve（~/.omlx/models，端口 8000）。要自定义，可以设置环境变量（OMLX_MODEL_DIR、OMLX_PORT等），或运行一次 omlx serve --model-dir /your/path将设置保存到 ~/.omlx/settings.json。

日志写入两个位置：

• 服务日志: $(brew --prefix)/var/log/omlx.log（stdout/stderr）

• 服务器日志: ~/.omlx/logs/server.log（结构化应用日志）

功能

在 Apple Silicon 上支持文本 LLM、视觉语言模型（VLM）、OCR 模型、嵌入模型和重排序模型。

管理后台

在 /admin提供实时监控、模型管理、聊天、基准测试和模型级设置的 Web UI。支持英语、韩语、日语和中文。所有 CDN 依赖已内置，完全支持离线运行。

视觉语言模型

使用与文本 LLM 相同的连续批处理和分层 KV 缓存堆栈运行 VLM。支持多图聊天、base64/URL/文件图像输入，以及带视觉上下文的工具调用。OCR 模型（DeepSeek-OCR、DOTS-OCR、GLM-OCR）会被自动识别，并使用优化的提示词。

分层 KV 缓存（热缓存 + 冷缓存）

借鉴 vLLM 的基于块的 KV 缓存管理，支持前缀共享和写时复制（Copy-on-Write）。缓存分为两个层级：

• 热缓存（RAM）: 频繁访问的块保留在内存中，实现快速读取。

• 冷缓存（SSD）: 热缓存满时，块会以 safetensors 格式转存到 SSD。下次请求命中相同前缀时，直接从磁盘恢复，无需重新计算 — 即使服务器重启也不会丢失。

连续批处理

通过 mlx-lm 的 BatchGenerator 处理并发请求。预填充和补全批大小可配置。

Claude Code 优化

支持在 Claude Code 中使用较小上下文模型的上下文缩放。通过缩放上报的 Token 数量，让自动压缩在合适的时机触发，同时提供 SSE keep-alive 防止长时间预填充导致的读取超时。

多模型服务

在同一服务器中加载 LLM、VLM、嵌入模型和重排序模型。通过自动和手动控制的组合管理模型：

• LRU 驱逐: 内存不足时，最近最少使用的模型会被自动卸载。

• 手动加载/卸载: 在管理后台通过状态标识按需加载或卸载模型。

• 模型固定: 固定常用模型使其始终保持加载状态。

• 模型级 TTL: 为每个模型设置空闲超时，在一段时间不活动后自动卸载。

• 进程内存限制: 总内存限制（默认：系统 RAM - 8GB）防止系统级 OOM。

模型级设置

在管理后台直接配置每个模型的采样参数、聊天模板参数、TTL、模型别名、模型类型覆盖等。修改即时生效，无需重启服务器。

• 模型别名: 设置自定义 API 显示名称。/v1/models返回别名，请求时别名和目录名均可使用。

• 模型类型覆盖: 无论自动检测结果如何，手动设置为 LLM 或 VLM。

内置聊天

从管理后台直接与已加载的模型聊天。支持对话历史、模型切换、深色模式、推理模型输出，以及 VLM/OCR 模型的图片上传。

模型下载器

在管理后台中直接搜索和下载 HuggingFace 上的 MLX 模型。浏览模型卡片、查看文件大小，一键下载。

集成

在管理后台中一键设置 OpenClaw、OpenCode 和 Codex。无需手动编辑配置文件。

性能基准测试

从管理后台一键运行基准测试。测量预填充（PP）和 Token 生成（TG）的每秒 Token 数，包含部分前缀缓存命中测试以获得真实的性能数据。

macOS 菜单栏应用

原生 PyObjC 菜单栏应用（非 Electron）。无需打开终端即可启动、停止和监控服务器。包含持久化服务统计（重启后保留）、崩溃自动重启和应用内自动更新。

API 兼容性

OpenAI 和 Anthropic API 的直接替代品。支持流式使用统计（stream_options.include_usage）、Anthropic adaptive thinking 和视觉输入（base64、URL）。

端点	说明
POST /v1/chat/completions	聊天补全（流式）
POST /v1/completions	文本补全（流式）
POST /v1/messages	Anthropic Messages API
POST /v1/embeddings	文本嵌入
POST /v1/rerank	文档重排序
GET /v1/models	列出可用模型

工具调用与结构化输出

支持 mlx-lm 中所有可用的函数调用格式、JSON Schema 验证和 MCP 工具集成。工具调用需要模型的聊天模板支持 tools参数。以下模型系列通过 mlx-lm 的内置工具解析器自动检测：

模型系列	格式
Llama、Qwen、DeepSeek 等	JSON <tool_call>
Qwen3.5 系列	XML <function=...>
Gemma	<start_function_call>
GLM (4.7, 5)	<arg_key>/<arg_value>XML
MiniMax	Namespaced <minimax:tool_call>
Mistral	[TOOL_CALLS]
Kimi K2	<|tool_calls_section_begin|>
Longcat	<longcat_tool_call>

上表未列出的模型，只要聊天模板支持 tools参数且输出采用可识别的 <tool_call>XML 格式，也有可能正常工作。针对支持工具调用的流式请求，系统会增量发射助手文本，同时隐藏已知的工具调用控制标记；结构化工具调用将在完成整个回合解析后发射。

模型

将 --model-dir指向包含 MLX 格式模型子目录的目录。支持两级目录结构（如 mlx-community/model-name/）。

~/models/
├── Step-3.5-Flash-8bit/
├── Qwen3-Coder-Next-8bit/
├── gpt-oss-120b-MXFP4-Q8/
├── Qwen3.5-122B-A10B-4bit/
└── bge-m3/

模型会按类型自动识别。也可以直接在管理后台下载模型。

类型	模型
LLM	mlx-lm支持的所有模型
VLM	Qwen3.5 系列、GLM-4V、Pixtral 及其他 mlx-vlm模型
OCR	DeepSeek-OCR、DOTS-OCR、GLM-OCR
嵌入	BERT、BGE-M3、ModernBERT
重排序	ModernBERT、XLM-RoBERTa

CLI 配置

# 已加载模型的内存限制omlx serve --model-dir ~/models --max-model-memory 32GB# 进程级内存限制（默认：auto = RAM - 8GB）omlx serve --model-dir ~/models --max-process-memory 80%# 启用 KV 块的 SSD 缓存omlx serve --model-dir ~/models --paged-ssd-cache-dir ~/.omlx/cache# 设置内存热缓存大小omlx serve --model-dir ~/models --hot-cache-max-size 20%# 调整批大小omlx serve --model-dir ~/models --prefill-batch-size 8 --completion-batch-size 32# 使用 MCP 工具omlx serve --model-dir ~/models --mcp-config mcp.json# HuggingFace 镜像端点（适用于受限地区）omlx serve --model-dir ~/models --hf-endpoint https://hf-mirror.com# API 密钥认证omlx serve --model-dir ~/models --api-key your-secret-key# 仅限 Localhost：在管理后台全局设置中跳过验证

以上所有设置也可以在 /admin的 Web 管理后台中配置。设置保存在 ~/.omlx/settings.json，CLI 参数优先级更高。

架构

FastAPI Server (OpenAI / Anthropic API)
    │
    ├── EnginePool (多模型、LRU 驱逐、TTL、手动加载/卸载)
    │   ├── BatchedEngine (LLM，连续批处理)
    │   ├── VLMEngine (视觉语言模型)
    │   ├── EmbeddingEngine
    │   └── RerankerEngine
    │
    ├── ProcessMemoryEnforcer (总内存限制、TTL 检查)
    │
    ├── Scheduler (FCFS，可配置批大小)
    │   └── mlx-lm BatchGenerator
    │
    └── Cache Stack
        ├── PagedCacheManager (GPU，基于块，CoW，前缀共享)
        ├── Hot Cache (内存缓存，write-back)
        └── PagedSSDCacheManager (SSD 冷缓存，safetensors 格式)

开发

CLI 服务器

git clone https://github.com/jundot/omlx.gitcd omlx
pip install -e ".[dev]"pytest -m "not slow"

macOS 应用

需要 Python 3.11+ 和 venvstacks（pip install venvstacks）。

cd packaging# 完整构建（venvstacks + 应用包 + DMG）python build.py# 跳过 venvstacks（仅代码更改）python build.py --skip-venv# 仅 DMGpython build.py --dmg-only

应用包结构和层配置的详细说明请参阅 packaging/README.md。

贡献

欢迎贡献！详情请参阅贡献指南。

• Bug 修复和改进

• 性能优化

• 文档改进

许可证

Apache 2.0

致谢

• MLX和 mlx-lmby Apple

• mlx-vlm- Apple Silicon 上的视觉语言模型推理

• vllm-mlx- oMLX 从 vllm-mlx v0.1.0 起步，经过大幅演进，增加了多模型服务、分层 KV 缓存、完整分页缓存支持的 VLM、管理后台和 macOS 菜单栏应用

• venvstacks- macOS 应用包的便携 Python 环境分层

• mlx-embeddings- Apple Silicon 嵌入模型支持