mlx-decision은 MLX를 사용하여 Mac에서 새로운 오픈 의사 결정 모델(open decision models)을 로컬로 실행하는 무료 Python 패키지입니다. 현재 이 패키지는 Cloudflare의 Clef, Perplexity의 pplx-decider, d3, H2O-Lightning, LiquidAI의 d1 및 몇 가지 작은 인코더를 지원합니다.
만약 의사 결정 모델에 대해 아직 작업해 본 적이 없다면: 사용자에게 메시지, 문서(또는 이미지/스크린샷)와 '작성된' 질문을 제공하면, 허용된 모든 답변에 대한 확률을 한 번의 패스(one pass)로 반환합니다. 답변은 항상 사용자가 지정한 옵션 중 하나이며, 신뢰도 점수와 함께 제시됩니다. 예를 들어, "이번 달에 카드가 두 번 청구되었습니다." + "어떤 팀: 청구, 기술, 영업" → 청구 0.93, 기술 0.06과 같은 메시지에 대해, 동일한 메시지 + "고객이 환불을 원하나요?" → 예, p 0.87, "얼마나 화났나요: 차분 / 짜증남 / 분노" → 1~3점 중 2.32와 같이 전체 범위가 될 수 있습니다. 스크린샷과 함께 이에 대한 예/아니오 질문을 하는 것도 가능합니다.
하나의 모델이 데이터셋에 대한 답변을 생성하면, 그 답변은 다른 모델의 학습 데이터가 될 수 있으며, 적합(fitting) 과정에서 d1-3B는 4분 만에 TREC에서 86.6%에서 96.4%로 향상됩니다. 각 패밀리는 출시 버전으로부터 포팅되어, 해당 버전 자체의 (대부분 PyTorch) 코드와 토큰 단위로 검사됩니다. 동일한 답변을 사용할 경우, 일반적으로 MPS(Metal Performance Shaders) 상에서 해당 코드보다 1.4~6배 빠릅니다.
M5 Pro에서는 d1-3B가 짧은 요청에 대해 0.06초, clef-flash는 0.25초, 작은 인코더들은 20ms 미만을 소요합니다. pplx-decider-flash (4B)는 16GB MacBook Air에 적합하며, bf16에서는 9GB, 4비트(4-bit)에서는 3GB를 차지하고, 다운로드하는 동시에 양자화(quantizes)됩니다.
mlx-decision web은 Studio라는 로컬 웹 앱을 열어 다음 작업을 수행할 수 있게 합니다: 질문 작성 및 테스트, 최대 세 개의 모델 비교 실행, 전체 데이터셋 실행 (정확도, 혼동 행렬, 보정), 자체 예시로 미세 조정. 파이썬(Python), CLI(Command Line Interface), TypeSafe의 Jev API와 호환되는 HTTP 서버, 또는 에이전트를 위한 MCP를 통해서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
모든 것이 로컬에서 실행되며, 모델과 데이터셋을 다운로드할 때만 온라인에 연결됩니다. 무료이며 MIT 라이선스입니다. Apple Silicon, macOS 14 이상, Python 3.12 이상이 필요합니다. 단순히 pip install mlx-decision 을 실행하면 됩니다.
저장소(Repo): https://github.com/armbues/mlx-decision
어떤 모델이나 태스크를 다음에 원하시는지에 대한 모든 피드백을 정말 감사하게 생각합니다.
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