mlx-lm-lora

Mac 上微调大模型，LoRA/DPO 一条命令跑通

mlx-lm-lora 是面向 Apple Silicon 的 LLM 训练工具，基于苹果 MLX 框架，让 Mac 用户无需 NVIDIA GPU 也能对大语言模型做微调。它解决的核心问题是：在本地 Mac 上完成 LoRA、全量微调、DPO、ORPO 等训练流程，避免依赖云端算力。项目提供命令行入口，支持加载 HuggingFace 上的主流模型，自动完成数据格式转换、LoRA 适配器注入、训练与合并导出，并支持将训练好的适配器直接用于推理。相比通用训练框架，它针对 MLX 做了内存与算子优化，能利用统一内存架构，在 M 系列芯片上跑通 7B 级别模型的微调。适合个人开发者、研究者做实验性训练、领域适配和偏好对齐，是 Mac 本地 LLM 训练链路中较完整的一环。