여러분 안녕하세요! 저는 MiniMax의 새로운 ~67B H3-Image 모델을 MLX를 사용하여 Apple Silicon에 구현하는 작업을 해왔습니다. 그리고 네, 실제로 16GB MacBook Air에서도 실행됩니다! 한 커뮤니티 기여자가 M5 MacBook Air (16GB)에서 테스트한 결과입니다: 1024×1024 이미지를 최대 34.8초 만에 처리했으며, 피크 프로세스 메모리는 ~2.5GB였습니다. 이는 원본 6단계 모델이며 추가적인 양자화(quantization) 과정이 없습니다.
핵심은 속도나 이미지 품질을 희생하지 않으면서 낮은 메모리 사용량을 유지하는 것이었습니다. 저는 스테이지드 추론(staged inference), 온디맨드 DiT 가중치 스트리밍(on-demand DiT weight streaming), 비동기 평가(asynchronous evaluation), 가중치 프리페칭(weight prefetching), 그리고 W8A8 Metal 가속을 결합했습니다.
제 M5 Pro (48GB)에서 1024×1024 테스트 결과는 다음과 같습니다:
- Resident: 23.63초 / 21.18GB
- Streaming: 32.33초 / 2.53GB
- Streaming + prefetch + async: 23.61초 / 3.23GB
이는 피크 프로세스 메모리를 약 85% 절감하면서도 속도 저하가 거의 없음을 의미합니다! 세 가지 모드 모두 픽셀 단위로 동일한 이미지를 생성합니다. 원본 INT8 체크포인트 이상의 추가적인 양자화나 품질 손실은 없습니다. 또한 네이티브 4K 생성과 다중 참조 이미지 편집도 지원합니다.
저는 MLX 구현을 오픈 소스화했으며, Python API, CLI(Command Line Interface), 자동 모델 다운로드 기능, 그리고 재현 가능한 벤치마크를 포함하고 있습니다. GitHub: https://github.com/Anionex/h3-image-mlx
혹시 더 낮은 메모리의 Mac을 가지고 계시고 시도해보고 싶으신 분들의 의견을 듣고 싶습니다! https://preview.redd.it/ccvq8bqz4b1i1.png?width=2424&format=png&auto=webp&s=664f76837da752f50f5a6ece646a6ac4e7e6b736
/u/FlimsyBrief4232 님이 제출하셨습니다. [링크] [댓글]